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

• Autor: Jiménez Panta, Juan Miguel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2013
• Institución: Universidad de Piura
• Repositorio: UDEP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:pirhua.udep.edu.pe:11042/1745
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11042/1745
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Redes neuronales (Computadores) -- Aplicación -- Perú -- Tesis inéditas; Centros de atención telefónica -- Perú -- Tesis inéditas; 006.32

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.