Pronóstico de demanda de llamadas en los call center, utilizando redes neuronales artificiales

Loading...
Thumbnail Image
Date
2014-04
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad de Piura
Abstract
El presente trabajo de investigación pretende hallar el modelo de predicción más adecuado para el pronóstico de llamadas semanales del centro de atención telefónica de la empresa “ABC”. Para ello se realiza una descripción de los modelos tradicionales de pronóstico. Así mismo se da un panorama general de las redes neuronales artificiales destacando las diferentes topologías, los algoritmos de aprendizaje, sus aplicaciones y el por qué son útiles estas herramientas. Luego se define el problema a resolver especificando la serie temporal, se diseñan los modelos para la solución al problema de predicción, utilizando la metodología de descomposición de serie de tiempo, el método de ajuste exponencial de Winter, el método de Box-Jenkins (ARIMA), y la red neuronal en diferentes topologías. Finalmente se implementa la red neuronal utilizando como interface Microsoft Excel y como algoritmo de aprendizaje, el aplicativo «Solver». Se realizan análisis comparativos de los resultados de errores de estimación para la etapa de entrenamiento y validación de los distintos modelos diseñados como solución al problema.
Description
Keywords
Redes neuronales (Computadores) -- Aplicación -- Perú -- Tesis inéditas, Centros de atención telefónica -- Perú -- Tesis inéditas
Citation
Jiménez, J. (2013). Pronóstico de demanda de llamadas en los call center, utilizando redes neuronales artificiales. Tesis de pregrado en Ingeniería Industrial y de Sistemas. Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Programa Académico de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Piura, Perú.