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申请/专利权人：格林伊登美国控股有限责任公司
摘要：本发明提供了一种用于预测顾客行程应用程序中的工作负荷需求的系统和方法。使用来自行程分析的历史信息，可通过各个阶段聚合行程时刻。概率分布向量可针对连接该阶段的各种路径进行近似。此类概率分布的稳定性可通过统计方法来确定。在起始阶段应用时间序列预报算法之后，可通过递归算法来确定对通过该阶段进展的未来量的预测。一旦在每个阶段预报了未来量，就可估计未来工作负荷以进行资源的更好容量规划和调度来处理此类需求，从而沿着成本函数实现性能度量。
主权项：1.一种用于预测联系中心环境中的资源规划的工作负荷需求的方法，所述方法包括：从数据库中提取历史数据，其中所述历史数据包括多个阶段级别，所述多个阶段级别表示联系中心资源为顾客行程中的阶段级别提供服务所花费的时间；预处理所述历史数据，其中所述预处理还包括针对每个阶段级别导出邻接图、导出序列零以及导出阶段历史；使用所预处理的历史数据来确定阶段预测并创建用于工作负荷需求预测的模型，其中所述阶段预测包括以下步骤：运行刷新算法，所述刷新算法运行所述历史数据的迭代以通过多个阶段和周期来刷新量；保留历史数据的一部分以进行验证，从而产生剩余部分；使用所述剩余部分来创建和训练所述模型；以及校准所述模型；以及使用所创建的模型来导出预测的工作负荷需求，其中运行所述刷新算法包括：首先确定预报长度；然后确定是否已针对预报长度运行了所有迭代，如果没有则使迭代加一，其中刷新量包括从预报开始日期向后减去一个周期工作，以及在每个重复使每个周期增加一的情况下重复。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 格林伊登美国控股有限责任公司 用于预测顾客行程应用程序中的工作负荷需求的方法和系统
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