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呼叫中心係統話務量預測算法流程

原創

2022/03/23 18:09:26

來源：米兰体育官网入口

作者：小天

圖標 2069

本文摘要

呼叫中心係統話務量預測算法流程

呼叫中心係統話務量預測算法流程

(1) 讀取數據，對一些異常話務數據進行了處理，具體(ti) 如下：對於(yu) 個(ge) 別數據的缺失，采用線性擬合的方法做了添加;對於(yu) 突發的異常數據，采用了線性平均的方法對其進行平滑處理;對於(yu) 無曆史數據參考的第一個(ge) 預測周期，采用它本身數據進行預測。

(2)訓練樣本歸一化。為(wei) 使整個(ge) 網絡的輸出限製在一個(ge) 較小的範圍內(nei) ，對輸入值用歸一化處理，將其適當變換轉化為(wei) 0-1 之間的值。根據(3)進行變換：這樣處理後，數據比較均勻地分布在[0,1]區間內(nei) ，保證了能更好地學習(xi) 樣本，提高了訓練的效率。

(3)初始化 BP 神經網絡訓練參數，(學習(xi) 率)，精度閥值，

最大循環次數，隨機初始化輸入層和隱層權重以及隱層和輸出層的偏移。

(4) 前向傳(chuan) 播輸入值。首先訓練元組提供給輸入層。輸入通過輸入單元，不發生任何變化。然後，計算隱藏層和輸出層每個(ge) 單元的淨輸入和輸出。為(wei) 計算每個(ge) 單元的淨輸入，連接該單元的每個(ge) 輸入都乘以其對應的權重，然後求和，如下式所示

(4)

(5)更新權重和偏移，後向傳(chuan) 播誤差。權重

由式(6)更新，誤差

由式(7)得出

= (5)

= (6)

(7) 式中： ——權的改變，是單元的實際輸出，—— 基於(yu) 給定訓練元組的已知目標值。

(6)計算輸出單元的總誤差，如果誤差小於(yu) 規定的閥值，或者已達到最大迭代次數，則跳到 7，否則返回 4;

(7)返回反歸一化的輸出層結果。算法流程如圖所示。

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