Практическая реализация нечеткой нейронной сети для прогнозирования оттока клиентов

Authors

  • АИ Столяр Украина
  • АМ Фонотов Украина

Abstract

  Для отделов планирования и развития телекоммуникационных компаний одним из основных приоритетов бизнес-плана является решение задачи прогнозирования восприятия и пользование абонентами нового внедряемого тарифа на услугу, другими словами прогноз оттока клиентов в новый тариф. До настоящего времени разработано много различных методик для прогнозирования оттока клиентов. К ним относятся следующие методы: авторегрессия, обобщенное экспоненциальное сглаживание, факторный анализ и т.д. Для прогнозирования факторов могут быть использованы либо модели временных рядов, либо регрессионные модели. Кроме этого существует много других подходов к прогнозированию оттока абонентов в новый тариф. Однако, не смотря на многообразие существующих методов прогнозирования, точное моделирование является затруднительным из-за нелинейных и сложных отношений между оттоком и факторами, от которых он зависит. Помимо упомянутых методов прогнозирования оттока в настоящее время применяется метод, основанный на нечеткой логике и нейронных сетях. Основная идея, положенная в основу нечетких нейронных сетей заключается в том, что используется существующая выборка данных для определения параметров функций принадлежности, которые лучше всего соответствуют некоторой системе логического вывода, то есть выводы делаются на основе аппарата нечеткой логики. А для нахождения параметров функций принадлежности используются алгоритмы обучения нейронных сетей. Такие системы могут использовать заранее известную информацию, обучаться, приобретать новые знания, прогнозировать временные ряды, выполнять классификацию образов и кроме этого они являются вполне наглядными для пользователя. Для численной оценки прогнозирования количества переходов абонентов между тарифами разработан алгоритм, реализованный на ЭВМ. Он предусматривает выполнение ретроспективных расчётов с учетом параметров переходов. Ставится задача создать программный алгоритм, который позволял бы вычислять величину клиентского оттока будущего периода по прошлым периодам. Возможность практической реализации представленного алгоритма может быть ограничена только отсутствием исходной информации и трудоемкостью составления исполняющей программы. В качестве инструментария выступает Matlab Version 6.0.0.88 Release 12 со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox.

References

1

Published

2009-11-08

How to Cite

Столяр, А., & Фонотов, А. (2009). Практическая реализация нечеткой нейронной сети для прогнозирования оттока клиентов. Pridneprovskiy Scientific Bulletin, 18(194). Retrieved from http://www.rusnauka.com/index.php/rusnauka/article/view/99384