用周期模型和近邻算法预测话务量时间序列

• 作者: 刘童 孙吉贵 张永刚 白洪涛
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列 话务量 周期模型 近邻算法 预测
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 信息与通信工程
• 页码范围: 239-245
• 页数: 7页
• 分类号: TN916.1
• 字数: 4101字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2007.03.002

摘要

客服中心话务量虽然具有周期性,但在不同时间遵循不同变化规律,这是话务量预测的难点.针对这个问题,以某电信公司一年的实际话务数据为基础,分别采用周期模型和基于实例的近邻算法进行话务量时间序列预测,并对比分析了两种预测方法的效果.实验数据表明,对工作日话务量的预测,周期模型的预测效果优于近邻算法;对非工作日话务量的预测,近邻算法的预测效果优于周期模型.为取得更好的预测效果,实现了周期模型和近邻算法相结合的预测方法.结果表明,在最好的情况下,该方法的预测精度比周期模型提高约19.7%,比近邻算法提高约48.8%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙吉贵	吉林大学计算机科学与技术学院	134	2984	21.0	52.0
5	张永刚	吉林大学计算机科学与技术学院	35	296	9.0	16.0
9	刘童	吉林大学计算机科学与技术学院	3	27	1.0	3.0