Selección de variables en la predicción de llamadas en un centro de atención telefónica
Resumen: En este artículo se ilustra la importancia de la selección de variables independientes para modelos neuronales destinados a la predicción de la demanda en un centro de atención telefónica. Los modelos tienen como objetivo ayudar en la planificación semanal del personal del centro, tarea que...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universitat Politècnica de València
2009-01-01
|
| Series: | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| Online Access: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791209700809 |
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|---|---|
| author | Manuel R. Arahal Manuel Berenguel Eduardo F. Camacho Fernando Pavon |
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| author_sort | Manuel R. Arahal |
| collection | DOAJ |
| description | Resumen: En este artículo se ilustra la importancia de la selección de variables independientes para modelos neuronales destinados a la predicción de la demanda en un centro de atención telefónica. Los modelos tienen como objetivo ayudar en la planificación semanal del personal del centro, tarea que se realiza con 14 días de antelación.Los modelos requeridos pueden hacer uso de gran cantidad de variables independientes. Sin embargo, el número de casos que pueden ser usados para obtener los parámetros del modelo es escaso debido a los cambios socio-económicos. Esto plantea la necesidad de seleccionar cuidadosamente las variables independientes y utilizar el menor número posible de ellas, de otro modo la generalización del modelo se degradaría.Para resolver el problema se utiliza un método mixto que permite trabajar con un alto número de variables candidatas, en una primera fase, y seleccionar más cuidadosamente un número menor de variables en una segunda fase. Los resultados obtenidos por los modelos resultantes de aplicar el método propuesto y sus variantes son analizados utilizando datos reales de un centro de atención telefónica. Los resultados de la comparación muestran que la correcta selección de variables independientes es vital para este tipo de aplicación. Palabras clave: Modelos, Predicción, Redes de neuronas artificiales |
| first_indexed | 2024-12-22T16:13:38Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1697-7912 |
| language | Spanish |
| last_indexed | 2025-02-17T09:08:39Z |
| publishDate | 2009-01-01 |
| publisher | Universitat Politècnica de València |
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| series | Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI |
| spelling | doaj.art-ea865fa3c28242f8ad7c46d6ee9840c02025-01-02T16:03:09ZspaUniversitat Politècnica de ValènciaRevista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI1697-79122009-01-016194104Selección de variables en la predicción de llamadas en un centro de atención telefónicaManuel R. Arahal0Manuel Berenguel1Eduardo F. Camacho2Fernando Pavon3Dpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática, Universidad de Sevilla. Camino Descubrimientos, s/n. 41092. EspañaDpto. de Lenguajes y Computación, Universidad de Almería. La Canada de San Urbano, s/n. 04120. EspañaDpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática, Universidad de Sevilla. Camino Descubrimientos, s/n. 41092. EspañaDpto. de Ingeniería de Sistemas y Automática, Universidad de Sevilla. Camino Descubrimientos, s/n. 41092. EspañaResumen: En este artículo se ilustra la importancia de la selección de variables independientes para modelos neuronales destinados a la predicción de la demanda en un centro de atención telefónica. Los modelos tienen como objetivo ayudar en la planificación semanal del personal del centro, tarea que se realiza con 14 días de antelación.Los modelos requeridos pueden hacer uso de gran cantidad de variables independientes. Sin embargo, el número de casos que pueden ser usados para obtener los parámetros del modelo es escaso debido a los cambios socio-económicos. Esto plantea la necesidad de seleccionar cuidadosamente las variables independientes y utilizar el menor número posible de ellas, de otro modo la generalización del modelo se degradaría.Para resolver el problema se utiliza un método mixto que permite trabajar con un alto número de variables candidatas, en una primera fase, y seleccionar más cuidadosamente un número menor de variables en una segunda fase. Los resultados obtenidos por los modelos resultantes de aplicar el método propuesto y sus variantes son analizados utilizando datos reales de un centro de atención telefónica. Los resultados de la comparación muestran que la correcta selección de variables independientes es vital para este tipo de aplicación. Palabras clave: Modelos, Predicción, Redes de neuronas artificialeshttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1697791209700809 |
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