【摘 要】
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本文基于国网客服中心数据,进行了话务预测模型方面的研究,研究内容主要包括以下几个方面:1、研究了话务量的理论基础,包括话务量的定义、话务预测的原理、话务预测的分类、话务预测工作的步骤及话务预测结果的误差分析方法;2、分析了电力话务量的分类,确认了影响话务量的主要关键因素,即欠费停电户数、故障停电数、时间、气温四方面;3、搭建了长短期记忆网络模型（Long-short Term Memory,LST
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本文基于国网客服中心数据,进行了话务预测模型方面的研究,研究内容主要包括以下几个方面:1、研究了话务量的理论基础,包括话务量的定义、话务预测的原理、话务预测的分类、话务预测工作的步骤及话务预测结果的误差分析方法;2、分析了电力话务量的分类,确认了影响话务量的主要关键因素,即欠费停电户数、故障停电数、时间、气温四方面;3、搭建了长短期记忆网络模型（Long-short Term Memory,LSTM）,并创新性结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）,构建了卷积长短期记忆网络模型（Convolutional Long-short Term Memory,CLSTM）模型,然后引入自注意力机制,最终形成了（Convolutional Long-short Term Memory Based On Self-Attention,ACLSTM）模型。选取业务差异显著的湖北、江苏作为典型省份进行算例分析,将ACLSTM模型的预测结果与CLSTM、LSTM模型进行比较,证实ACLSTM模型可以高准确度进行话务量预测,同时预测性能显著优于CLSTM和LSTM模型;4、将话务量预测ACLSTM模型与Erlang-A公式相结合,建立了呼叫中心人员调控模型,并证明了模型对呼叫中心运营管理的重要作用;5、对未来研究方向进行了展望,主要包括ACLSTM模型在台风等特殊事件时的预测效果验证等方面。综上所述,本研究是深度学习在话务预测领域的又一创新应用,同时该模型具有较强泛化性,对深度学习在各领域的应用提供重要的参考。
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