本文關(guān)鍵詞：基于BP網(wǎng)絡(luò)的人力資源管理風(fēng)險預(yù)警模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

進(jìn)行仿真，確定各個子網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，有償托管服務(wù)風(fēng)險參數(shù)子網(wǎng)絡(luò)中，輸入層數(shù)為3.輸出層數(shù)為5，隱層數(shù)根據(jù)BP算法說明，采用試探和比較法，從3開始訓(xùn)練，通過對網(wǎng)絡(luò)的反復(fù)訓(xùn)練，確定隱層數(shù)為16時收斂速度和精度最高，故確認(rèn)子網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為3×16×5。租賃業(yè)務(wù)風(fēng)險參數(shù)子網(wǎng)絡(luò)，輸入層數(shù)為3，輸出層數(shù)為5，隱層數(shù)從3開始訓(xùn)練，得到隱層數(shù)為12時收斂速度和精度最好，故確認(rèn)子網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為3×12×5。

表2有償托管服務(wù)風(fēng)險樣本數(shù)據(jù)

表3租賃業(yè)務(wù)風(fēng)險樣本數(shù)據(jù)

將上述兩個子網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完后，得到兩個子網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果，然后對兩個子網(wǎng)絡(luò)診斷的結(jié)果進(jìn)行組合，為了簡化診斷結(jié)果的計算，根據(jù)風(fēng)險特點(diǎn)及專家經(jīng)驗(yàn)，采用待定系數(shù)法確定組合公式如下式：

y?2312y1?y23535

式中，y1,y2為兩個子網(wǎng)絡(luò)的輸出；y為整個網(wǎng)絡(luò)的輸出，采用這種方法將復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)編程簡單網(wǎng)絡(luò)，不同的網(wǎng)絡(luò)處理不同低維征兆空間得到各自的診斷結(jié)果，提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度，解決網(wǎng)絡(luò)過于龐大而造成各種不利因素。將試驗(yàn)得到的20組實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到各個子網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差曲線見圖2、3。

誤差0.0362198；步數(shù)41502 誤差0.017611；步數(shù)35423

圖2有償托管業(yè)務(wù)風(fēng)險子網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線 圖3租賃業(yè)務(wù)風(fēng)險子網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)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(shí)例分析

在選取某單位3組托管與租賃的實(shí)測數(shù)據(jù)，將影響托管與租賃的主要風(fēng)險因素進(jìn)行定量指標(biāo)分析。定性指標(biāo)則由專家按存在風(fēng)險情況進(jìn)行評判，分別為最差、很差、差、較差、中、較好、好、很好、最好,對應(yīng)圖4賦值標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評判。

圖4 賦值標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評判

Fig.4 the judgment of the evaluation standard

風(fēng)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(biāo)組成的多層系統(tǒng)。2）對各時期底層指標(biāo)進(jìn)行原始數(shù)據(jù)規(guī)格化，即轉(zhuǎn)化為[0，1]之間的無量綱數(shù)值，得到初始的模糊隸屬函數(shù)值。3）利用歸一公式進(jìn)行量化遞歸運(yùn)算。4）得到測試數(shù)據(jù)樣本。如表4所示，用組合式改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)對表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并按照組合公式進(jìn)行組合預(yù)警研究，得到預(yù)警結(jié)果如表5所示。

表4測試數(shù)據(jù)樣本

表5組合式改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警結(jié)果

6、結(jié)論

設(shè)備有償托管與租賃管理是一種非常復(fù)雜的問題，該服務(wù)業(yè)務(wù)由于受設(shè)備使用、工作環(huán)境、運(yùn)行狀態(tài)、運(yùn)輸調(diào)度等復(fù)雜因素的影響，其風(fēng)險與管理的關(guān)系很不明確，且風(fēng)險存在繁多，這就造成風(fēng)險預(yù)測困難。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以任意精度逼近函數(shù)，，通過收集設(shè)備有償托管與租賃管理常見問題，確定風(fēng)險征兆和其對應(yīng)的類型，研究基于組合式改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險預(yù)測方法，建立設(shè)備有償托管與租賃常見風(fēng)險樣本，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出向量，并對實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測分析，風(fēng)險預(yù)測結(jié)果與實(shí)際應(yīng)用情況相吻合，仿真結(jié)果誤差較小，說明該方法風(fēng)險預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確、可靠。

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