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不同话务预测方法在呼叫中心的应用

2017-10-23 10:25:55 上海讯铭软件 阅读

       电力行业话务量影响因素较多,存在的预测方法多种多样,各预测方法优缺点并存,在本行业的适用性有待考量,因此本文对平均值法、移动平均法、加权移动平均法、指数平滑法在电力行业话务量预测上的适用性进行简要分析,得出指数平滑法更适用于该省的话务预测。具体分析过程如下:

       一、各种预测方法的应用

       1、平均值法的应用

       平均值法是将过去n个时期实际话务量相加后求其平均值,作为下一个时期的预测值。其具体的计算公式为:

       其中:为第i时期的实际话务量;

       为第n时期的预测话务量。

       利用此公式对2016年某省话务量数据进行预测分析,得到平均值法预测话务量与实际话务量对照表1:

102301.png

       根据表1并结合计算公式可以看出由于平均值法计算得到的预测值受前n个时期的话务量影响程度相同,当n较大时不能够准确反映出近期话务量突变的影响,故平均值法适用于短期预测。

       2、移动平均值法的应用

       本文采用的移动平均值法是假定未来的话务量与过去m个时间单位数据有较大关系,而与更早的时间关系较小,可以忽略,则可用这m个时间单位数据的平均值作为下一个时间单位的预测值。其计算公式为:

       因为当下人们的生活工作均以周为周期,故本文假定m值为7,即一周的天数。

       利用移动平均法对2016年话务量进行预测分析并将其与实际话务量进行对比,如表2所示。

102302.png102302.png

       根据表2并结合计算公式可以看出移动平均值法可以反映出前m个时间单位内的话务量对预测结果的影响,而忽略了前期n-m个话务量的影响。

       3、加权移动平均值法的应用

       本文采用的加权移动平均值法是假定未来的话务量与过去m个时间单位数据有关系,分别给予m个数值不同的权重系数并求和,再除以权重系数的总和来预测下一个时间单位的话务量。其计算公式为:

       其中:为第i时期的数据对应的权重系数。

       由于本文以天为时间单位,根据上文可知m值设置为7较为合适。根据开始的14个数据初始值,由以下公式可以求得:

       利用求得的,结合加权移动平均预测法的计算公式,对2016年某省话务量数据进行预测分析,得到加权移动平均预测法话务量与实际话务量对照表如表3: 102303.png

102303.png

       根据表3并结合计算公式可以看出加权移动平均值法可以反映出前m个时间单位内话务量对预测结果的影响,并利用权重系数来反应前m个时期内各话务量的不同影响程度。

       4、指数平滑法的应用

       指数平滑法是利用实际话务量与预测话务量,以平滑系数加权计算指数平滑平均数,作为下期的预测话务量。指数平滑法一般分为一次指数平滑法、二次指数平滑法、三次指数平滑法。

       本文采用一次指数平滑法进行话务预测,一次指数平滑法是在前期话务量的实际数值和预测数值的基础上利用事先确定的平滑系数来预测未来话务量的一种方法。其计算公式为:

       其中:为平滑系数,取值范围为[0,1]。

       利用此公式对2016年某省话务量数据进行预测分析,得到一次指数平滑法预测话务量与实际话务量对照表如表4:

       根据一次指数平滑法计算公式,经过反复递推得:

       根据此计算公式并结合图表可以看出一次指数平滑法可以反映出前n个时间单位内话务量和初始话务量预测值对预测结果的影响,且由于,因此前n期话务量对第n+1期话务量预测值的影响随着n值的增大而增大,即近期实际话务量对预测值影响较大。

       二、各种预测方法的对比

       本文对平均值法、移动平均值法、加权移动平均值法、指数平滑法进行对比分析,并采用相关系数及平均精度两个参数进行评估。

       相关系数的计算公式为:

       其中:为实际话务量序列;为实际话务量序列中各元素的平均值;

       为预测话务量序列;为预测话务量序列中各元素的平均值。

       平均精度的计算公式为:

       其中:为实际话务量序列中的第个元素;为预测话务量序列中的第个元素。

       通过计算可知指数平滑法的相关系数和平均精度随着的取值增大而增大,本文取值为0.85。结合实际话务量序列和4种预测方法计算得到的话务量序列,根据以上两个公式计算得出各预测方法的相关系数和平均精度表如表5:

       各预测方法的相关系数与平均精度表

       预测方法

参数名称

平均值法

移动平均值法

加权移动平均值法

指数平滑法

相关系数

0.14

0.85

0.72

0.91

平均精度

79.82%

89.54%

83.76%

92.24%

       根据以上表格可知指数平滑法的相关系数绝对值最接近于1,即指数平滑法计算得出的预测话务量序列与实际话务量序列相关性最好。结合2节得到的各预测方法预测话务量和实际话务量对照表可知,指数平滑法预测话务量序列能够更好地反应实际话务量序列的趋势。同时,对比以上表格中的平均精度可知,指数平滑法预测话务量序列的平均精度最高。综合以上分析可知:指数平滑法对该省话务量的预测更加准确。

       三、总结

       本文利用了平均值法、移动平均值法、加权移动平均值法、指数平滑法对呼叫中心每天的话务量进行预测,通过对比相关系数和平均精度两个参考量,对话务量趋势和准确性进行定量分析,得出指数平滑法更适用于该省的话务预测。

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