呼叫中心智能排班系统关键技术

摘要：

分析学习率和训练精度对BP神经网络训练最大次数、收敛时间和话务量预测精度的影响；根据呼叫中心历史话务量数据的日变化特点，提出并验证采用分时间段多次调用BP神经网络模型的方法比整体预测所得话务量预测结果精度更高；基于话务量预测结果，使用Erlang-C公式进行坐席数预测，结合呼叫中心的典型班次、设定的服务水平等参数进行坐席数曲线拟合，得到每个典型班次对应的话务员数量；开发呼叫中心智能排班系统，通过合理的排班实现大型呼叫中心资源的合理配置。

关键词：智能排班、BP神经网络、话务量预测、Erlang-C、坐席数

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国民用航空飞行学院面上基金项目ZJ2013-05

在线出版日期：2015-05-26（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：1332-1336