论文部分内容阅读
以深度学习为代表的人工智能2.0技术为短期95598话务工单异动预警提供了可行的技术手段。为研究LSTM神经网络深度学习算法对话务工单预测的可行性,提出一种基于LSTM深度学习建模的短期95598话务工单异动预警方法。以95598系统实际运行数据为例,分析95598话务工单的异动规律与预测应用场景。实例分析结果表明,该方法可以更好地学习话务工单所具有的动态学习预测和智能异动预警特征,具有较高的预测精度。