面向在线客服系统的服务量预测算法

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:charlehc1986
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在线客服系统的服务量受到多种因素影响,为提高系统的服务量预测精度,本文基于离散变异控制参数的自适应差分进化算法DMPSADE,提出了一种改进算法IDMPSADE,并将其与长短时记忆神经网络LSTM相结合建立了对服务量的预测模型IDMPSADE-LSTM.在IDMPSADE中,当子代种群测试函数寻优性能没有父代种群好时,对父代种群个体进行反向引导,跳出局部最优,提升搜索到全局最优能力.由于LSTM的神经元数量、迭代次数、学习率以及训练批次需要通过经验进行设置,具有较大的随机性,故利用IDMPSADE对这些参
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