基于集成学习和卷积神经网络的电网客服短期话务量预测

覃浩, 苏立伟, 伍广斌, 蒋崇颖, 徐智鹏, 康峰, 谭火超, 张勇军

Short-Term Telephone-Traffic Prediction of Power Grid Customer Service Based on Adaboost-CNN

QIN Hao, SU Liwei, WU Guangbin, JIANG Chongying, XU Zhipeng, KANG Feng, TAN Huochao, ZHANG Yongjun

表3 话务量影响因子分析结果

Tab.3 Analysis results of traffic impact factor

影响因素 相关性 是否为影响因子 最高温 0.643 1 是 最低温 0.447 2 否 天气 0.328 7 否 雷电 0.578 9 是 停电 0.863 4 是 风级 0.214 5 否 节假日 0.572 3 是