神经网络驱动的客服中心话务量智能预测模型

"基于神经网络的客服中心话务量预测模型 (2011年)" 本文主要探讨了如何利用神经网络技术改进客服中心话务量的预测精度，以应对传统预测模型在面对话务量趋势变化、新技术新业务引入后可能出现的失效问题。文章指出，现有的预测模型在处理动态环境下的数据时可能会导致预测精度下降，因此提出了一种基于神经网络和事件样本库的智能预测方法。 该智能预测方法的核心在于其自学习功能。它能够根据预测误差自动调整预测参数，并且不断更新事件样本库，以此来适应话务量趋势的变化、事件影响程度的变化以及新事件的发生。这种自适应能力使得模型在面对不确定性因素时仍能保持较高的预测准确度。 神经网络作为一种强大的非线性建模工具，能够模拟人脑神经元的工作原理，通过学习和训练来捕捉复杂的数据模式。在客服中心话务量预测中，神经网络可以处理大量的输入变量，如历史话务量数据、时间序列信息、市场推广活动、节假日效应等，以构建一个能够动态响应环境变化的预测模型。 文章通过仿真对比实验展示了所提出的预测方法的优势。结果显示，该方法能够显著降低预测误差，与传统的预测技术相比，话务量预测精度提升了6.57%。这一提升对于客服中心的运营管理至关重要，因为它可以帮助优化人力资源分配，减少服务延迟，提高客户满意度。 关键词包括“话务量”、“神经网络”和“预测模型”，表明本文关注的是通信领域的核心技术在实际业务场景中的应用。中图分类号“TP183”和“TN915”分别对应于计算机科学与技术及电信技术，表明这是信息技术和通信工程领域的研究成果。 文献标识码“A”表示这是一篇学术论文，通常在工程技术领域发表，旨在分享新的理论、方法或实验结果。文章作者来自吉林大学通信工程学院和南京邮电大学通信与信息工程学院，这表明研究得到了两所知名高校的支持。 总结来说，这篇2011年的论文提出了一个基于神经网络的客服中心话务量预测模型，通过自学习和自适应机制，提高了预测准确度，对于理解和改进通信行业的运营效率具有重要的理论与实践价值。