[发明专利]呼叫放弃率预测方法及系统在审
| 申请号： | 201811510951.8 | 申请日： | 2018-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN109862576A | 公开（公告）日： | 2019-06-07 |
| 发明（设计）人： | 赵东明 | 申请（专利权）人： | 中国移动通信集团天津有限公司;中国移动通信集团有限公司 |
| 主分类号： | H04W16/22 | 分类号： | H04W16/22;H04W24/04;H04W24/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 300300 天津*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 呼叫 放弃 结构参数 目标结构 通话数据 预测模型 算法 样本 预测 神经网络训练 全局收敛性 适应度函数 目标函数 算法优化 算子 引力 优化 搜索 输出 更新 群体 | ||
【主权项】：
1.一种呼叫放弃率预测方法，其特征在于，包括：将神经网络的结构参数作为猫群中的个体以及将所述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，采用所述算法优化获得所述神经网络的目标结构参数；将所述目标结构参数代入所述神经网络后，基于样本通话数据及对应的样本呼叫放弃率对所述神经网络进行训练，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所述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。
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