大型呼叫中心话务量预测

摘要：

为进行呼叫中心的坐席数估计和后续的排班工作,分析了历史话务量数据的特点,总结出影响大型呼叫中心话务量的因素,并用这些影响因素的不同组合来预测话务量,通过结果的对比分析得出相对最优的话务量预测模型.在此模型的基础上分别采用BP神经网络算法和支持向量机算法(LS-SVM)对话务量进行了预测,通过分析和比较结果表明,BP神经网络比支持向量机算法更适合对大型呼叫中心话务量的预测.

关键词：呼叫中心、坐席数、话务量、BP神经网络、支持向量机算法

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863高技术研究发展计划基金项目2008AA01Z208、2009AA01Z405;四川省青年基金项目2009-28-419

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：4686-4689,4719