基于回归神经网络的呼叫中心话务量预测的中期报告本文介绍了基于回归神经网络的呼叫中心话务量预测的中期报告。首先，我们收集了呼叫中心的历史数据，包括过去的呼叫量、处理时间、呼叫类型等信息，并进行了数据清理和预处理。接着，我们对数据进行了特征工程，提取了相关的特征变量，如年份、月份、星期几、节假日等。然后，我们将数据划分为训练集和测试集，并构建了回归神经网络模型来进行话务量预测。模型采用了多层感知器（MLP）模型，并结合了均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）作为误差指标。在模型训练中，我们采用了K折交叉验证方法进行模型参数调优，并使用EarlyStopping策略，防止模型过度拟合。最后，我们对模型进行了评估，统计了模型的预测准确率和误差。结果显示，我们构建的回归神经网络模型在呼叫量预测方面，具有较高的准确率和稳定性，预测误差在可接受范围内。在接下来的研究中，我们将进一步探讨更多的数据处理和特征工程方法，以提高模型预测精度。此外，我们亦将采用其它预测模型如SVR，随机森林等方法进行比较研究，以寻找最佳的预测模型。总之，本研究提出的基于回归神经网络的呼叫中心话务量预测模型，具有一定的实用价值和推广意义，可为呼叫中心管理提供可靠的数据支持。