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呼叫放弃率预测方法及系统

摘要

本发明实施例提供一种呼叫放弃率预测方法及系统,该方法包括:将神经网络的结构参数作为猫群中的个体以及将神经网络训练的目标函数设置为基于引力搜索算子的柯西猫群算法的适应度函数,采用算法优化获得神经网络的目标结构参数;将目标结构参数代入神经网络后,基于样本通话数据及对应的样本呼叫放弃率对神经网络进行训练,获得训练完成的呼叫放弃率预测模型;将前一时段的历史通话数据输入至呼叫放弃率预测模型,获得输出的当前时段的呼叫放弃率预测值。本发明实施例提出了GS‑CMCSO算法,作用到位置信息较差的群体中进行优化更新,生成更优的初始位置,对神经网络的结构参数进行了优化,避免了局部最优问题,具有很好的全局收敛性。

著录项

  • 公开/公告号CN109862576A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201811510951.8

  • 发明设计人 赵东明;

    申请日2018-12-11

  • 分类号

  • 代理机构北京路浩知识产权代理有限公司;

  • 代理人王莹

  • 地址 300300 天津市东丽区空港经济区中心大道99号

  • 入库时间 2024-02-19 11:37:04

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-02

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04W16/22 申请日:20181211

    实质审查的生效

  • 2019-06-07

    公开

    公开

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