话务预测（1） 任务介绍

最新推荐文章于 2024-02-02 21:00:03 发布
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#话务预测 #话务量 #数据挖掘 #基站

本文介绍了话务量的概念，它与用户数量、通信频率和时间长度相关，单位是Erlang。随着通信技术发展，话务量包括通话和上网时间的加总。预测基站话务量有助于运营商提前规划资源，防止网络拥堵，优化通信服务。任务是根据历史数据预测江苏省会城市未来某一天的基站话务量。

　　我们继续来讨论电信数据方面的另一个任务：话务预测（traffic prediciton，这里的traffic就是话务量的意思）。

什么是话务量

　　话务量指在一特定时间内呼叫次数与每次呼叫平均占用时间的乘积。话务量的大小与用户数量、用户通信的频繁程度、每次通信占用的时间长度以及观测的时间长度(例如1分钟、1小时或是1昼夜等)有关。是为了纪念话务理论的创始人A.K.Erlang，话务量的单位是Er

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话务预测（5） Ratio
InfSkyline的博客
08-12 1494
我们的任务是对未来某一天的话务量进行预测（可能是普通工作日，或者节假日）。 　　其实在项目中最初的任务就是对当年的清明节的话务量进行预测，对于这种一年才会发生一次的时间，我们肯定是需要从往年的该时间段发现有效的Pattern。 　　其实这种方法也适用于平时话务量的预测，因为每天都有自己的Pattern——星期几，或者这个月的几号。所以我们下面阐述的方法也适用于平时话务量的预测。 　　还要交代一
话务预测（3） ARIMA
InfSkyline的博客
08-12 2410
ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average model)，中文叫差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动）。
客服中心话务预测模型应用实践
weixin_34356310的博客
07-03 3072
一、课题背景 客服中心运营管理主要包括话务预测与排班、应急管理、运营现场秩序管理、监控管理等内容。可见做好话务预测，是客服中心现场运营管理中的第一环节，也是最重要的一个环节。只有准确的话务预测，才能精准地进行客服专员需求测算和排班工作，从而保证服务水平，提高人员利用率，降低人力成本。话务预测可以从小时、日、月、年等多时间维度进行预测，细化调整人力资源的分...
《数据挖掘导论》实验课——实验五、数据挖掘之产品预测任务
weixin_34146986的博客
05-25 2345
一、实验目的 1. 学会利用决策树、KNN与Navie Bayes完成预测任务 二、实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. Pandas 三、实验内容 产品预测任务 1.任务描述 本次比赛主要是一个对进出口交易记录数据进行产品判别的任务。本次任务有 19046 条数据记录，其中的 18279 条记录是有类别属性的，可作为分析时的训练样本，而任务目标是对 76...
话务预测（4） HMM
InfSkyline的博客
08-12 1446
隐马尔科夫模型 时间序列预测
精选资源
小波神经网络话务量预测，ANN话务量预测
08-01
话务量预测是通信行业中一项关键任务，它有助于网络规划、资源分配和优化。传统的预测方法可能无法很好地捕捉到话务量的复杂变化，而小波神经网络通过其多分辨率分析能力，能够有效地提取时间序列中的局部特征和瞬态...
基于BP神经网络的4G话务预测方法研究.pdf
09-25
在4G话务预测中，可以将小时粒度的话务指标按工作日和周末划分特征，构建预测模型，预测未来1小时的负荷指标。 BP神经网络的训练过程如下： 1. 初始化：随机分配权重值，设定最大学习次数和误差函数。 2. 输入样本...
论文研究-基于神经网络的无线市话话务量的预测与分析 .pdf
08-15
本文的作者杨瑞和温向明提出了一种基于神经网络的计算方法来分析和预测无线市话话务量。无线市话话务量是一个反映用户使用电话频繁程度的重要指标，它不仅是对无线通信系统进行评价、预测和决策的重要依据，也是电信...
话务预测（2） 数据
InfSkyline的博客
08-11 1433
数据项介绍　　我们所拥有的是基站上采集的数据，并且是和话务量相关的指标。
年薪预测任务(50k)
士不可以不弘毅！
01-04 652
年薪预测任务 1.数据下载并设置格式 在官网上下载数据，并设置数据位置并加标签 import numpy as np import pandas as pd train_path = "./data/adult.data" test_path = "./data/adult.test" train_set = pd.read_csv(train_path, header=None) test_se...
基于支持向量机的多因素话务量预测研究
10-16
提高移动通信话务量的预测精度对提高网络性能、增进用户体验具有重要意义。由于多种因素会影响到移动通信话务量的准确预测，故选择多因素灰色话务量预测模型来预测话务量。先对数据进行预处理，用关联分析法找到影响话务量预测的主要因素。但此模型对波动较大的数据预测精度较低，用支持向量机的模型来改善预测结果，选取拥有较强的敛散性和全局寻优能力的复高斯小波核函数优化向量机。从仿真结果可以看出该模型有更好的收敛作用和较为理想的预测效果。
话务预测（6） 时间序列特征
InfSkyline的博客
08-12 1542
介绍一下我们用的几个特征 差分特征 直方图特征 高斯特征 小波特征
关于机器学习在线预测的任务学习笔记
linjun的博客
08-07 1091
前言明星的脸识别是微博的特色，有海量的明星的图片，有巨大的识别需求。明星脸识别有特别的困难，常用人脸识别方案，所用的照片表情，造型比较少，不同人之间相差比较大，而明星脸表情丰富，造型多变，有些整容脸连人脑都分不清，更不说机器识别了。 在者，在网页中的推荐的广告，如果广告能够切中用户的意愿，就不可以不必费尽力气，这种广告效果自然会好的很多。应用在这里理想态的机器学习平台承担了离线训练和在线预测
python做预测_python 做预测
weixin_39577289的博客
01-29 1631
所用数据如下代码文件如下：具体代码如下：import pandas as pdimport numpy as np#生成每月最后一天的时间序列数据s1=pd.date_range('2021-1-31', freq='M',periods=12)#准备好我们想要得到的报表格式want=pd.DataFrame(np.zeros((9,12)),index=["M0","M1","M2","M3"...
呼叫中心话务量预测有哪些试用方法
weixin_34392843的博客
08-31 2177
呼叫中心话务量预测属时间序列预测范畴，预测方法从简至难，多种多样，但是需要根据实际企业呼叫中心的主要业务、规模、话务来电规律及需达到的服务水平目标进行合理选择。米领通信总结了几种常见的呼叫中心话务预测方法，如下： 移动平均预测法 移动平均预测法仅对与预测时间内数据相关性最大的N个历史数据求平均值。 具体公式为：预测值＝N个相关性较大的历史数...
6、基于机器学习的预测
最新发布
AI算法蒋同学的博客
02-02 1596
在第二课和第三课中，我们将预测视为一个简单的回归问题，所有的特征都是从一个输入，即时间索引，衍生出来的。我们可以通过生成我们想要的趋势和季节性特征，轻松地对未来的任何时间进行预测。但是，当我们在第四课中添加了滞后特征时，问题的性质就发生了变化。滞后特征要求在进行预测时，滞后的目标值是已知的。滞后 1 的特征将时间序列向前移动 1 步，这意味着你可以预测未来的 1 步，但不能预测 2 步。在第四课中，我们只是假设我们可以一直生成滞后特征，直到我们想要预测的期间（换句话说，每个预测都是向前一步）。
SQL:求筛选时间段内每天各分组的聚合数据
极客神殿
10-01 2369
报表需求，必须由SQL处理完成，页面筛选条件为日期段，需要将所选日期按照每日区分，查出所有组别在每日的进线量、接通量、呼损量、接听率、进线占比、好评率。进线量为线路全部进线量，接通量为量，呼损量为量，接听率=接通量/进线量，进线占比=线路进线量/进线总量，好评率=（非常满意+满意）/（非常满意+满意+服务不满意）数据库:mysql8.0。
图机器学习——5.10 图神经网络：预测任务
Kanny
05-23 6264
首先回顾一下整个GNN的结构，前面我们所介绍的都是红色框内所解决的任务。 最终得到的节点嵌入结果，是一个关于每个在LLL层节点嵌入的集合： {hv(L),∀v∈G} \left\{\mathbf{h}_{v}^{(L)}, \forall v \in G\right\} {hv(L)​,∀v∈G} 下面来我们来介绍图网络里，蓝色框中的预测任务（prediction head），其中包括：节点水平、边水平、图水平的三种预测： ① 节点水平预测 节点水平的预测我们可以直接采用最终的嵌入结果。也可以再进行一
携程是如何借助“预测式外呼”提高呼叫效率的
携程技术
11-29 9171
携程目前拥有15000+座席，日均电话呼出量30W左右，在如此规模的呼叫中心外呼业务中，我们不断尝试着去降低座席等待时长、提高外呼效率，从而为业务提供更加值得依赖的呼叫中心服务。 作为纯软平台，由携程自主研发的SoftPBX系统具有强大的功能灵活性与可扩展性，这也为提升座席外呼工作效率提供了技术可行性：根据算法预测出将要空闲的座席人数，当前的可呼叫电话数等信息，自动对要执行的任务进行外呼，当呼通
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