大型呼叫中心人工呼入量的最小二乘支持向量机模型 (2009年)

通过分析大型呼叫中心人工呼入量的数据特点,文中将呼入量分解为日呼入量与相应时间段呼入量,利用 最小二乘支持向量机(LS-SVM)的原理,建立日呼入量与时间段呼入量两个时间序列预测模型.实验仿真证明,采用该方法建立的日呼入量与时间段呼入量预测模型,在回归和预测方面都可以得到满意的结果.通过与神经网络预测 模型的对比分析,LS-SVM总体上优于人工神经网络的预测效果.