文献类型：期刊文章

作　　者：牟颖[1] 王俊峰[1] 谢传柳[1] 夏正洪[2]

机构地区：[1]四川大学计算机学院,四川成都610064 [2]中国民航飞行学院空中交通管理学院,四川广汉618307

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：国家863高技术研究发展计划基金项目(2008AA01Z208;2009AA01Z405);四川省青年基金项目(2009-28-419)

年　　份：2010

卷　　号：31

期　　号：21

起止页码：4686-4689

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为进行呼叫中心的坐席数估计和后续的排班工作,分析了历史话务量数据的特点,总结出影响大型呼叫中心话务量的因素,并用这些影响因素的不同组合来预测话务量,通过结果的对比分析得出相对最优的话务量预测模型。在此模型的基础上分别采用BP神经网络算法和支持向量机算法(LS-SVM)对话务量进行了预测,通过分析和比较结果表明,BP神经网络比支持向量机算法更适合对大型呼叫中心话务量的预测。

关 键 词：呼叫中心 坐席数  话务量 BP神经网络 支持向量机算法

分 类 号：TP391]