基于集成学习和卷积神经网络的电网客服短期话务量预测

1

作者 覃浩 苏立伟 +5 位作者 伍广斌 蒋崇颖 徐智鹏 康峰 谭火超 张勇军 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第2期266-273,共8页

现代供电服务体系对用电客户服务的服务质量提出更高要求,精准的供电服务话务量预测不仅可以提高用电客户服务质量,还能有效降低客服人员成本.为此,基于集成学习和卷积神经网络提出一种电网短期话务量预测方法.首先,采用孤立森林算法进... 现代供电服务体系对用电客户服务的服务质量提出更高要求,精准的供电服务话务量预测不仅可以提高用电客户服务质量,还能有效降低客服人员成本.为此,基于集成学习和卷积神经网络提出一种电网短期话务量预测方法.首先,采用孤立森林算法进行异常数据识别,建立拉格朗日插值函数对异常数据或缺失数据进行修补;其次,利用层次分析法量化用户信息、气象信息和停电信息,采用灰色关联法分析话务量的影响因子,将影响因子作为话务量预测模型输入;然后,构建自适应增强(Adaboost)算法集成多个卷积神经网络(CNN)模型,提出一种Adaboost-CNN的话务量预测模型;最后,考虑供电服务系统增值服务,对预测结果进行修正,得到最终的话务量预测值.算例分析表明,所提预测模型较单一预测模型误差平均减少11.05个百分点、较组合预测模型误差平均减少5.32个百分点,具有更好的预测精度. 展开更多

关键词 现代供电服务体系 话务量预测 ADABOOST算法 卷积神经网络 孤立森林算法 增值服务

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基于先验知识的移动通信话务量预测 被引量：13

2

作者 彭宇 雷苗 +3 位作者 郭嘉 彭喜元 于江 陈强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期190-194,共5页

本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解... 本文提出了一种基于先验知识引导的极大重叠离散小波变换的移动通信话务量预测方法.采用傅里叶谱分析作为小波分解子成分先验知识降低小波分解的盲目性.利用具有明确物理意义且更易提取子层的极大重叠离散小波变换对话务量序列进行分解.分解后仍以傅里叶谱先验知识为参考,合并相关子层形成趋势项和周期项两部分,并采用季节性求和自回归滑动平均(ARIMA)模型对二者分别建模和预测.采用真实数据测试的结果表明:本文方法可实现多步预测,且预测精度优于单纯的季节性ARIMA模型. 展开更多

关键词 移动通信 话务量预测 极大重叠离散小波变换 先验知识

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基于改进PSO算法优化LS-SVR的话务量预测 被引量：3

3

作者 张杰 贾振红 +1 位作者 覃锡忠 陈丽 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期35-36,共2页

为了更准确的预测话务量,提出了一种以粒子群优化算法为基础的,通过多样性度量指标控制种群特征的改进粒子群优化算法(MPSO),用于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)超参数的寻优,分析影响话务量的相关因素,选取合适的样本,利用优化后的LS-... 为了更准确的预测话务量,提出了一种以粒子群优化算法为基础的,通过多样性度量指标控制种群特征的改进粒子群优化算法(MPSO),用于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)超参数的寻优,分析影响话务量的相关因素,选取合适的样本,利用优化后的LS-SVR模型对移动话务量进行预测。与标准LS-SVR预测算法和PSO优化后的LS-SVM算法进行比较,实验结果表明,本文的预测方法具有更好的收敛性和更高的预测精度。 展开更多

关键词 粒子群优化算法 最小二乘支持向量回归机 话务量预测 超参数 预测精度

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基于神经网络的话务量预测 被引量：12

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作者 邓波 李健 +2 位作者 孙涛 张金生 王惠东 《成都信息工程学院学报》 2008年第5期518-521,共4页

话务量具有高度的非线性和时变特性,由于神经网络具有较强的非线性映射等特性,将其运用于非线性的话务量短期预测是非常合适的。以青白江2005年10月的话务量作为预测对象,提出基于BP神经网络和基于Elman神经网络的话务量预测模型,仿真... 话务量具有高度的非线性和时变特性,由于神经网络具有较强的非线性映射等特性,将其运用于非线性的话务量短期预测是非常合适的。以青白江2005年10月的话务量作为预测对象,提出基于BP神经网络和基于Elman神经网络的话务量预测模型,仿真实验表明两种模型对于话务量的短期预测均是可行有效的。经过比较,Elman神经网络训练速度比BP神经网络快很多,更适用于实际应用。 展开更多

关键词 BP神经网络 ELMAN神经网络 话务量预测 预测模型

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基于回归方法的移动通信话务量预测 被引量：13

5

作者 陶伟宜 《邮电设计技术》 2004年第5期29-32,共4页

针对移动通信话务量与市场用户和相应资费政策相关的特点,采用回归预测方法,建立了基于市场用户数及每用户收入的话务量预测模型,并对模型进行了经济学意义上的检验。根据此模型,对话务量进行了初步的预测分析。

关键词 回归方法 移动通信 话务量预测 预测模型 线性化

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基于ACO-BPNN的话务量预测模型 被引量：1

6

作者 杨殿生 《激光杂志》 北大核心 2015年第4期151-154,共4页

为了提高话务量的预测精度,针对传统人工神经网络存在的参数优化问题,提出一种蚁群算法优化神经网络的话务量预测模型(ACO-BPNN)。首先考虑话务量数据之间的时间相关性,重构话务量的学习样本,然后将样本输入到神经网络进行训练,并通过... 为了提高话务量的预测精度,针对传统人工神经网络存在的参数优化问题,提出一种蚁群算法优化神经网络的话务量预测模型(ACO-BPNN)。首先考虑话务量数据之间的时间相关性,重构话务量的学习样本,然后将样本输入到神经网络进行训练,并通过蚁群算法不断优化神经网络连接权值和阈值,使实际输出与期望输出之间的误差最小,建立话务量预测模型,最后将预测模型用于某市移动通信网络的忙时话务量预测中。实验结果表明,本文模型提高了话务量的预测精度,尤其是多步预测效果明显优于对比模型,具有良好的实用性。 展开更多

关键词 话务量预测 蚁群算法 神经网络 多步预测

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多因素影响下的忙时话务量预测方法的研究 被引量：2

7

作者 李江豹 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 盛磊 陈丽 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期39-41,共3页

为了提高节假日移动话务量的预测精度,提出了一种基于多因素影响的忙时话务量预测方法。首先对忙时话务量进行相关性分析,得到4个影响话务量的重要因子,然后把4个因子与忙时话务量训练数据一起作为输入变量,最后用改进的具有非线性惯性... 为了提高节假日移动话务量的预测精度,提出了一种基于多因素影响的忙时话务量预测方法。首先对忙时话务量进行相关性分析,得到4个影响话务量的重要因子,然后把4个因子与忙时话务量训练数据一起作为输入变量,最后用改进的具有非线性惯性权重的粒子群算法优化的最小二乘支持向量机模型进行预测。实验结果表明该预测模型有更高的预测精度和较强的泛化能力。 展开更多

关键词 多因素 粒子群算法 最小二乘支持向量机 话务量预测 泛化能力

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基于SAPSO算法优化Elman神经网络的话务量预测 被引量：3

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作者 俞秀婷 覃锡忠 +3 位作者 贾振红 傅云瑾 曹传玲 常春 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第7期36-38,42,共4页

文章提出一种模拟退火(SA)与粒子群优化(PSO)算法相结合的算法来优化Elman神经网络权值和阈值。当PSO处于停滞状态时,利用粒子群优化算法的全局寻优性质,以及SA能跳出局部最优解的特性,在搜索到的最优位置处用模拟退火算法继续寻找最优... 文章提出一种模拟退火(SA)与粒子群优化(PSO)算法相结合的算法来优化Elman神经网络权值和阈值。当PSO处于停滞状态时,利用粒子群优化算法的全局寻优性质,以及SA能跳出局部最优解的特性,在搜索到的最优位置处用模拟退火算法继续寻找最优解,并对具有动态递归性能的Elman神经网络进行学习训练,这样就能对忙时话务量进行预测。结果表明,与传统Elman神经网络和PSO-Elman神经网络相比,基于模拟退火粒子群算法训练的神经网络具有更高的预测精度和良好的自适应性。 展开更多

关键词 模拟退火 粒子群算法 ELMAN神经网络 话务量预测

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基于VMPSO-RBF神经网络的话务量预测 被引量：1

9

作者 晏新祥 邓磊 +4 位作者 夏晓燕 覃锡忠 贾振红 常春 王浩 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期23-24,共2页

为了更快速、准确地预测话务量,提出了速度变异的粒子群算法(VMPSO),并与RBF算法相结合,形成速度变异的粒子群—RBF(VMPSO-RBF)神经网络算法,并且来训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测。与RBF神经网络方法... 为了更快速、准确地预测话务量,提出了速度变异的粒子群算法(VMPSO),并与RBF算法相结合,形成速度变异的粒子群—RBF(VMPSO-RBF)神经网络算法,并且来训练神经网络,从而优化了神经网络的参数,最后对移动话务量进行预测。与RBF神经网络方法和PSO-RBF神经网络方法相比较,该文提出的方法预测精度更高,收敛速度更快。 展开更多

关键词 话务量预测 速度变异的粒子群—RBF神经网络算法:预测精度

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基于改进的小波变换和LS-SVM模型的忙时话务量预测算法

10

作者 李江豹 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 盛磊 陈丽 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期40-42,共3页

本文提出一种融合小波变换和最小二乘支持向量机(WT-LSSVM)的组合话务量预测模型。对呈现非平稳特性的话务量数据先用Mallat算法进行分解,得到低频分量和高频分量,然后对低频分量和高频分量进行单支重构,再对重构后的各分量分别用LS-SV... 本文提出一种融合小波变换和最小二乘支持向量机(WT-LSSVM)的组合话务量预测模型。对呈现非平稳特性的话务量数据先用Mallat算法进行分解,得到低频分量和高频分量,然后对低频分量和高频分量进行单支重构,再对重构后的各分量分别用LS-SVM模型进行预测,最后合成话务量,实验表明该组合预测模型有较高的预测精度和稳定性。 展开更多

关键词 小波变换 LS-SVM模型 话务量预测

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基于EMD和高斯过程-灰色预测的话务量预测

11

作者 宋秀秀 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 曹传玲 牛洪梅 《激光杂志》 北大核心 2015年第4期99-102,共4页

为了更准确的对忙时话务量进行预测,在考虑多因素条件下提出一种基于经验模态分解(EMD)的高斯过程和灰色预测的组合预测模型。首先对影响话务量的多因素进行相关性分析,提取出最有影响力的关键因素。然后用经验模态分解法把话务量数据... 为了更准确的对忙时话务量进行预测,在考虑多因素条件下提出一种基于经验模态分解(EMD)的高斯过程和灰色预测的组合预测模型。首先对影响话务量的多因素进行相关性分析,提取出最有影响力的关键因素。然后用经验模态分解法把话务量数据在时域上分解成具有不同频率特征的多个分量。把本征模函数(IMF)分量分别和关键因素作为输入,用高斯过程进行预测,趋势分量用灰色预测方法进行预测,然后把各预测结果叠加,得到话务量预测值。通过对收集的话务量数据进行仿真实验,验证了该算法在预测话务量方面具有预测精度高,实现较容易等优越性。 展开更多

关键词 话务量预测 多因素 经验模态分解 高斯过程 灰色预测 组合模型

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铁路运输企业呼叫中心话务量预测方法研究 被引量：1

12

作者 张伯驹 《铁路计算机应用》 2014年第10期1-3,12,共4页

本文结合概率论与数理统计理论,运用抽样统计的手段,采用对数正态分布拟合,对呼叫中心的话务量进行预测。这种方法可计算出呼叫中心话务量的概率分布,从而得知话务量在某区间内的概率。论文使用的研究方法与已有的呼叫中心话务量预测方... 本文结合概率论与数理统计理论,运用抽样统计的手段,采用对数正态分布拟合,对呼叫中心的话务量进行预测。这种方法可计算出呼叫中心话务量的概率分布,从而得知话务量在某区间内的概率。论文使用的研究方法与已有的呼叫中心话务量预测方法的区别是引入了概率特性,它为铁路运输企业呼叫中心实际运营管理提供了理论与参考价值。 展开更多

关键词 呼叫中心 话务量预测 对数正态分布 抽样统计

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单变量回归确定移动平均权重算法在话务量预测中的应用研究 被引量：2

13

作者 严宇平 吴广财 江疆 《电子设计工程》 2015年第22期44-46,49,共4页

话务量是客服中心运营管理的重要方面,呼叫中心的高效率运作是电网系统客户满意度以及大规模停电预警及突发状况处理的重要保证,而坐席人员排班又是呼叫中心运作的重要问题。科学合理的坐席安排能更好地提高呼叫中心的运作效率,不仅降... 话务量是客服中心运营管理的重要方面,呼叫中心的高效率运作是电网系统客户满意度以及大规模停电预警及突发状况处理的重要保证,而坐席人员排班又是呼叫中心运作的重要问题。科学合理的坐席安排能更好地提高呼叫中心的运作效率,不仅降低了呼叫中心的运营成本,从而提升电力呼叫中心的服务水平。本文提出在移动平均法中引入加权,利用预测期与历史各期的单变量回归,将系数作归一化处理作为权重,进行话务量的预测。文章以真实场景中的实验结果证明了本文所提方法的有效性。 展开更多

关键词 话务量预测 单变量回归 加权移动平均 权重计算法

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基于改进HMM模型的无线移动通信忙时话务量预测

14

作者 陈丽 《信息通信》 2015年第7期210-212,共3页

为了改进传统HMM模型存在的过学习的问题,文章将ANN算法与HMM模型相结合,ANN算法具有很强的抗干扰性,也不存在过学习的问题,刚好弥补了HMM模型的缺陷。并将其运用到无线移动通信忙时话务量的预测中,而且首次将短信数据、用户数据等影响... 为了改进传统HMM模型存在的过学习的问题,文章将ANN算法与HMM模型相结合,ANN算法具有很强的抗干扰性,也不存在过学习的问题,刚好弥补了HMM模型的缺陷。并将其运用到无线移动通信忙时话务量的预测中,而且首次将短信数据、用户数据等影响话务量的相关因素纳入考虑,结果表明:ANNHMM模型在综合考虑多种因素的情况下具有良好的预测效果。 展开更多

关键词 话务量预测 ANNHMM模型 影响因素

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一种改进的隐马尔科夫模型对话务量的预测

15

作者 张冬玲 覃锡忠 +2 位作者 陈丽 盛磊 贾振红 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期43-44,47,共3页

为了改进隐马尔科夫(HMM)和模糊集(Fuzzy)综合模型(HMM-Fuzzy模型)存在的过学习的问题,提出了将人工神经网络算法(ANN)与HMM-Fuzzy模型相结合的算法,ANN算法具有很强的抗干扰性,也不存在过学习的问题,刚好弥补了HMM-Fuzzy模型的缺陷,并... 为了改进隐马尔科夫(HMM)和模糊集(Fuzzy)综合模型(HMM-Fuzzy模型)存在的过学习的问题,提出了将人工神经网络算法(ANN)与HMM-Fuzzy模型相结合的算法,ANN算法具有很强的抗干扰性,也不存在过学习的问题,刚好弥补了HMM-Fuzzy模型的缺陷,并提高了隐马尔科夫的识别能力。并将其运用到无线移动通信话务量的预测中,而且首次将短信数据,用户数据等影响话务量的相关因素考虑进去,结果表明:ANN-HMM-Fuzzy模型在综合考虑多种因素的情况下具有预测精度高,耗时少的特点。 展开更多

关键词 话务量预测 ANN—HMM—Fuzzy模型 影响因素

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LIBSVM回归算法在话务预测中的应用 被引量：2

16

作者 钟坛旺 林昭语 《电信工程技术与标准化》 2014年第9期80-83,共4页

话务量预测在工程规划建设中有重要的意义,但常用的预测方法总体准确率不高,而LIBSVM算法在解决回归问题上表现出优良的性能。本文以H市连续587天早忙时话务量样本作为LIBSVM模型训练,之后用60个样本点作为测试数据,验证LIBSVM模型的预... 话务量预测在工程规划建设中有重要的意义,但常用的预测方法总体准确率不高,而LIBSVM算法在解决回归问题上表现出优良的性能。本文以H市连续587天早忙时话务量样本作为LIBSVM模型训练,之后用60个样本点作为测试数据,验证LIBSVM模型的预测性能,并对结果进行均方误差和平均相对误差的指标评价分析。 展开更多

关键词 话务量预测 LIBSVM 模型训练 样本集

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