本文關鍵詞：基于BP網絡的人力資源管理風險預警模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

進行仿真，確定各個子網絡的結構，有償托管服務風險參數子網絡中，輸入層數為3.輸出層數為5，隱層數根據BP算法說明，采用試探和比較法，從3開始訓練，通過對網絡的反復訓練，確定隱層數為16時收斂速度和精度最高，故確認子網絡的結構為3×16×5。租賃業(yè)務風險參數子網絡，輸入層數為3，輸出層數為5，隱層數從3開始訓練，得到隱層數為12時收斂速度和精度最好，故確認子網絡的結構為3×12×5。

表2有償托管服務風險樣本數據

表3租賃業(yè)務風險樣本數據

將上述兩個子網絡訓練完后，得到兩個子網絡的輸出結果，然后對兩個子網絡診斷的結果進行組合，為了簡化診斷結果的計算，根據風險特點及專家經驗，采用待定系數法確定組合公式如下式：

y?2312y1?y23535

式中，y1,y2為兩個子網絡的輸出；y為整個網絡的輸出，采用這種方法將復雜的網絡編程簡單網絡，不同的網絡處理不同低維征兆空間得到各自的診斷結果，提高網絡訓練速度，解決網絡過于龐大而造成各種不利因素。將試驗得到的20組實測數據進行訓練，得到各個子網絡的訓練誤差曲線見圖2、3。

誤差0.0362198；步數41502 誤差0.017611；步數35423

圖2有償托管業(yè)務風險子網絡訓練誤差曲線 圖3租賃業(yè)務風險子網絡訓練誤差曲線

Fig. 2 Paid hosting business risk Fig. 3 Leasing business risk

sub-network training error curve sub-network training error curve

5、實例分析

在選取某單位3組托管與租賃的實測數據，將影響托管與租賃的主要風險因素進行定量指標分析。定性指標則由專家按存在風險情況進行評判，分別為最差、很差、差、較差、中、較好、好、很好、最好,對應圖4賦值標準進行評判。

圖4 賦值標準進行評判

Fig.4 the judgment of the evaluation standard

風險的評價基本步驟如下：1）將影響托管與租賃體系分解為若干指標組成的多層系統。2）對各時期底層指標進行原始數據規(guī)格化，即轉化為[0，1]之間的無量綱數值，得到初始的模糊隸屬函數值。3）利用歸一公式進行量化遞歸運算。4）得到測試數據樣本。如表4所示，用組合式改進BP網絡對表中的數據進行預測，并按照組合公式進行組合預警研究，得到預警結果如表5所示。

表4測試數據樣本

表5組合式改進BP網絡的預警結果

6、結論

設備有償托管與租賃管理是一種非常復雜的問題，該服務業(yè)務由于受設備使用、工作環(huán)境、運行狀態(tài)、運輸調度等復雜因素的影響，其風險與管理的關系很不明確，且風險存在繁多，這就造成風險預測困難。利用人工神經網絡以任意精度逼近函數，，通過收集設備有償托管與租賃管理常見問題，確定風險征兆和其對應的類型，研究基于組合式改進神經網絡風險預測方法，建立設備有償托管與租賃常見風險樣本，確定神經網絡的輸入和輸出向量，并對實測數據進行風險預測分析，風險預測結果與實際應用情況相吻合，仿真結果誤差較小，說明該方法風險預測結果準確、可靠。

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  本文關鍵詞：基于BP網絡的人力資源管理風險預警模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。