1、“.....说明个序列的相关性很强。高温月份预测结果分析采用地区年月日年月日的所有历史数据作为训练集,预测了年月日日的话务数据。本预测周期的月总量预测误差为。在高温天,大量使用空调容易导致电力负荷模型。该模型综合考虑了气温周规律月规律法定节假日同期增长趋势等因素对话务量的影响。电力呼叫中心话务温度相关预测模型的应用原稿。预测的估计值,。正常月份预测结果分析采用浙江省年月日年月日的所有历史话务数据,王俊峰,谢传柳,等大型呼叫中心话务量预测计算机工程与设计,艾勇电力呼叫中心话务量的指数平滑预测方法中南民族大学学报自然科学版,雷绍兰,孙才新,周湶,等电力短期负荷的多变量序列线性回归预测方法研究中国电机工电力呼叫中心话务温度相关预测模型的应用原稿种温度相关预测模型,数值试验证明这模型应用于电力行业呼叫中心话务预测效果良好......”。

2、“.....相关性微弱。平均湿度在之间时,话务量和湿度几乎没有关系,在湿度极大或极小时,话务量的置信区间范围此处主要考虑了温度影响因素,可以初步认为,温度相关预测模型在电力话务预测中,可以得到较为准确的预测结果,基本能够满足实际话务量预测需要。电力行业的话务量还受到雷暴台风等特殊天气以及电价等业务调整的影响,这些事件因才新,周湶,等电力短期负荷的多变量序列线性回归预测方法研究中国电机工程学报,。摘要针对电力呼叫中心的话务量受到天气影响较为显著的情况,综合考虑了当地气温周规律月规律法定节假日同期增长趋势等因素对话务量的影响,提采用地区年月日年月日的所有历史数据作为训练集,预测了年月日日的话务数据。本预测周期的月总量预测误差为。在高温天,大量使用空调容易导致电力负荷过大而发生故障,话务量会飙升。每天话务量分布会有个高峰,即早高峰下午高......”。

3、“.....预测的估计值,。正常月份预测结果分析采用浙江省年月日年月日的所有历史话务数据及省会城市杭州的气象数据作为训练集,预测了年月日日的话务量。本预测周期峰和晚高峰,预测结果与此相符。如图所示为年月日的预测结果,实际值序列和预测值序列的相关系数为,说明两个序列的相关性强。图年月日实际值和预测值结语电力行业的呼叫中心话务量的众多气象影响因素中,温度起着重要的作用日总话务量和平均湿度的总体相关系数为,相关性微弱。平均湿度在之间时,话务量和湿度几乎没有关系,在湿度极大或极小时,话务量的置信区间范围很大,湿度极大或极小的天数特别少。通过以上分析可知,湿度对于电力呼叫中心话务量程见图。电力呼叫中心话务温度相关预测模型的应用原稿。数据相关性分析根据数据分析工具,以南方地区年的日总话务量最高气温平均湿度为例......”。

4、“.....日总话务量和最高气温的总体相关系数为,说明个变量之间有中等程度的数为,说明个变量之间有中等程度的相关性。随着气温增高,话务量具有明显的上升趋势,最高气温在时,最高气温和话务量之间关系不明显在之上时,最高气温和话务量呈正相关性。通过以上分析可知,最为程度较难界定,记录较少而难考虑。今后模型的优化方式向既要考虑增加政策业务影响因素,对特定时间进行话务量修正,还要考虑以时段话务量代替天话务量,以及增加短时天气预报数来进步修正雷暴等短期特殊天气的影响。参考文献牟峰和晚高峰,预测结果与此相符。如图所示为年月日的预测结果,实际值序列和预测值序列的相关系数为,说明两个序列的相关性强。图年月日实际值和预测值结语电力行业的呼叫中心话务量的众多气象影响因素中,温度起着重要的作用种温度相关预测模型,数值试验证明这模型应用于电力行业呼叫中心话务预测效果良好......”。

5、“.....相关性微弱。平均湿度在之间时,话务量和湿度几乎没有关系,在湿度极大或极小时,话务量的置信区间范围以及增加短时天气预报数来进步修正雷暴等短期特殊天气的影响。参考文献牟颖,王俊峰,谢传柳,等大型呼叫中心话务量预测计算机工程与设计,艾勇电力呼叫中心话务量的指数平滑预测方法中南民族大学学报自然科学版,雷绍兰,孙电力呼叫中心话务温度相关预测模型的应用原稿关性。随着气温增高,话务量具有明显的上升趋势,最高气温在时,最高气温和话务量之间关系不明显在之上时,最高气温和话务量呈正相关性。通过以上分析可知,最高气温对于电力呼叫中心话务量影响较种温度相关预测模型,数值试验证明这模型应用于电力行业呼叫中心话务预测效果良好。日总话务量和平均湿度的总体相关系数为,相关性微弱。平均湿度在之间时,话务量和湿度几乎没有关系,在湿度极大或极小时......”。

6、“.....确定历史修正话务量判断预测周期是否含有重大节假日根据历史数据,确定小节假日调整系数根据相似温度天的时段话务走势,进行时段话务占比预测,得到预测周期每天每时段话务量输出预测结果,算法流结语电力行业的呼叫中心话务量的众多气象影响因素中,温度起着重要的作用。此处主要考虑了温度影响因素,可以初步认为,温度相关预测模型在电力话务预测中,可以得到较为准确的预测结果,基本能够满足实际话务量预测需要。电力行高气温对于电力呼叫中心话务量影响较大。算法流程具体的算法步骤为用线性插值方法处理缺失数据,用时间序列平滑方法处理突发异常数据根据离散化处理的历史温度数据,统计相应话务量,根据所得均值及离散系数,确定温度修正系数峰和晚高峰,预测结果与此相符。如图所示为年月日的预测结果,实际值序列和预测值序列的相关系数为,说明两个序列的相关性强......”。

7、“.....温度起着重要的作用很大,湿度极大或极小的天数特别少。通过以上分析可知,湿度对于电力呼叫中心话务量的影响较小。数据相关性分析根据数据分析工具,以南方地区年的日总话务量最高气温平均湿度为例,分析相关性。日总话务量和最高气温的总体相关才新,周湶,等电力短期负荷的多变量序列线性回归预测方法研究中国电机工程学报,。摘要针对电力呼叫中心的话务量受到天气影响较为显著的情况,综合考虑了当地气温周规律月规律法定节假日同期增长趋势等因素对话务量的影响,提量的影响较小。电力呼叫中心话务温度相关预测模型的应用原稿。摘要针对电力呼叫中心的话务量受到天气影响较为显著的情况,综合考虑了当地气温周规律月规律法定节假日同期增长趋势等因素对话务量的影响......”。

8、“.....记录较少而难考虑。今后模型的优化方式向既要考虑增加政策业务影响因素,对特定时间进行话务量修正,还要考虑以时段话务量代替天话务量电力呼叫中心话务温度相关预测模型的应用原稿种温度相关预测模型,数值试验证明这模型应用于电力行业呼叫中心话务预测效果良好。日总话务量和平均湿度的总体相关系数为,相关性微弱。平均湿度在之间时,话务量和湿度几乎没有关系,在湿度极大或极小时,话务量的置信区间范围过大而发生故障,话务量会飙升。每天话务量分布会有个高峰,即早高峰下午高峰和晚高峰,预测结果与此相符。如图所示为年月日的预测结果,实际值序列和预测值序列的相关系数为,说明两个序列的相关性强。图年月日实际值和预测才新,周湶,等电力短期负荷的多变量序列线性回归预测方法研究中国电机工程学报,。摘要针对电力呼叫中心的话务量受到天气影响较为显著的情况......”。

9、“.....提及省会城市杭州的气象数据作为训练集,预测了年月日日的话务量。本预测周期剔除清明节期间的日总量平均相对误差为。气温比较宜人时,每天话务量有个高峰期,即早高峰和下午高峰。预测结果与此相符。年月日的预测结果,实际值序程学报,。针对电力呼叫中心话务量受天气影响较为明显的特点,提出了种话务预测模型。对杭州地区的历史话务量及气象数据进行多维度的挖掘分析,通过数学模型进行初步预测,并根据预测准确率,分析预测偏差的原因,进而修正话务预为程度较难界定,记录较少而难考虑。今后模型的优化方式向既要考虑增加政策业务影响因素,对特定时间进行话务量修正,还要考虑以时段话务量代替天话务量,以及增加短时天气预报数来进步修正雷暴等短期特殊天气的影响。参考文献牟峰和晚高峰,预测结果与此相符。如图所示为年月日的预测结果......”。