【技术实现步骤摘要】
本公开涉及大数据和人工智能，更具体地涉及一种排队调度方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、在金融服务场景中，客户到网点办理业务时常常面临排队等待的问题，排队时间的不确定性不仅降低了客户的满意度，也影响了网点的运营效率。为了缓解上述问题，已有技术尝试采用时间序列预测方法对客户排队时间进行估计，从而为客户提供参考信息，或用于网点内部优化人员调度和服务流程。然而，现有的预测方法大多基于传统模型，在面对网点排队数据时存在一定局限性。
2、一方面，网点客户行为具有高度随机性，排队数据中常存在缺失值或异常点，传统模型对噪声数据的鲁棒性较差，容易出现预测结果波动大、误差高的问题。另一方面，排队时间受多种因素影响，如业务类型、窗口数量、自助设备使用率、员工配置、外部天气等，这些变量在不同时间段呈现出动态变化趋势，传统模型在输入维度固定的情况下难以适应复杂的时变关系。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了排队调度方法、装置、设备、介质和程序产品。
2、根据本公开的...
【技术保护点】
1.一种排队调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一特征提取层提取所述业务状态数据的全局上下文特征，具体包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，基于所述第二特征提取层提取所述全局上下文特征的时序依赖特征，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述特征增强层对所述时序依赖特征进行特征加权，具体包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述业务状态数据构建第一输入序列，具体包括：
6.根据权利要求2或5所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种排队调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一特征提取层提取所述业务状态数据的全局上下文特征，具体包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，基于所述第二特征提取层提取所述全局上下文特征的时序依赖特征，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述特征增强层对所述时序依赖特征进行特征加权，具体包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述业务状态数据构建第一输入序列，具体包括：
6.根据权利要求2或5所述的方法，其特征在于，所述获取辅助变量，基于所述辅助变量和所述第一输入序列生成扩展输入序列，具体包括：
7.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖志龙，罗伟，房国标，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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