基于模糊推理的公交人員績效考核方案研究
本文選題:績效考核 + T-S模糊系統(tǒng); 參考:《東北石油大學》2017年碩士論文
【摘要】:對于當下的大多數(shù)企業(yè)來說,無論是何種性質的企業(yè),績效考核對于企業(yè)發(fā)展來說都是不容忽視的一環(huán),而不同企業(yè)間績效考核的差異性則大致體現(xiàn)在兩個方面,其中第一點是所采用的績效考核評價指標之間存在的異同,其二是績效方法制定上的區(qū)別。雖然現(xiàn)在市場績效考核的評價方法如雨后春筍般層出不窮,但是實際上并沒有出現(xiàn)一種廣為鑒用的定性指標評價法,主觀意識在績效考核評價指標中依然占據主導地位。但是個人思想上的主觀能動性很容易造成績效考核評價結果的不準確,從而致使績效考核失去意義。為了盡量降低主觀能動性在績效考核中的影響,本文引入了模糊推理的方法,并對其用智能優(yōu)化算法進行優(yōu)化,從而有效避免早熟收斂。本文以大慶西區(qū)公交公司的“公交運行數(shù)字化管理系統(tǒng)”的實際工程項目作為背景,通過對幾種經濟學中的績效考核方法進行的對比分析后,采用KPI關鍵績效指標考核法作為本文經濟學的背景。同時,針對目前使用較為廣泛、取得成果較多、研究的較為深入的三種模糊系統(tǒng)進行了比較,因T-S模糊模型具有獨特優(yōu)勢,其后件是前件的線性組合且可以任意精度逼近任意非線性函數(shù),本文最終決定采用T-S模糊系統(tǒng)作為大慶西區(qū)公交公司績效考核系統(tǒng)的基本建模模型,并依據其對績效考核評價所依據的指標集和模糊集進行相應的設計與實現(xiàn)。T-S模糊模型的構建第一步是對公交人員實際存在的績效考核問題和需要考核的部門職能進行分析,確定績效考核所依據的指標集,然后為每個指標設置模糊集,根據專家經驗構建模糊規(guī)則庫,最后采用改進的粒子群優(yōu)化算法確定模型中各參數(shù),以使其逼近標準樣本中的復雜非線性輸入輸出關系。具體優(yōu)化這些參數(shù)的基本思路是:將所有N個參數(shù)看做N維空間中的一個個點,構建模型輸出端的誤差函數(shù),顯然該函數(shù)是定義在同一空間上的N元函數(shù),N維空間尋找一點使其對應的誤差函數(shù)有全局最小值,此時該點即為T-S模型參數(shù)的優(yōu)化結果,參數(shù)確定后的T-S模型可直接用于績效考核。該運行數(shù)字化管理系統(tǒng)的開發(fā)主要依據大慶公交總公司的實際情況和需求,目前已經投入使用。對公交公司的績效考核評價方面起到了很大的幫助作用,同時在每天公交人員的服務過程中,可以起到有效的監(jiān)督和促進作用。
[Abstract]:For most enterprises at present, no matter what kind of enterprises, performance appraisal is a link that can not be ignored for the development of enterprises, and the difference of performance appraisal among different enterprises is roughly reflected in two aspects.The first point is the difference between the performance evaluation index and the performance method.Although the evaluation methods of market performance appraisal are springing up one after another, in fact, there is not a widely used qualitative index evaluation method, and subjective consciousness still occupies a dominant position in the performance evaluation index.But the subjective initiative of personal thought can easily lead to the inaccuracy of the results of the performance appraisal, which makes the performance appraisal lose its significance.In order to reduce the influence of subjective initiative on performance appraisal, this paper introduces the fuzzy reasoning method, and optimizes it with intelligent optimization algorithm, which can effectively avoid premature convergence.This paper takes the actual project of "Digital Management system of Public Transport Operation" of Daqing West Public Transport Company as the background, through the comparative analysis of several performance appraisal methods in economics.Adopt KPI key performance index appraisal method as the background of this article economics.At the same time, three kinds of fuzzy systems, which are widely used, have achieved more achievements and have been studied deeply, are compared, because T-S fuzzy model has unique advantages.The following part is the linear combination of the former parts and can approach any nonlinear function with arbitrary precision. This paper finally decides to adopt T-S fuzzy system as the basic modeling model of the performance appraisal system of Daqing West Public Transportation Company.According to the corresponding design and implementation of the index set and fuzzy set, the first step of constructing the fuzzy model is to analyze the actual performance appraisal problems of public transport personnel and the functions of departments that need to be evaluated.Then the fuzzy set is set up for each index, and the fuzzy rule base is constructed according to the expert experience. Finally, the improved particle swarm optimization algorithm is used to determine the parameters of the model.In order to make it approximate to the complex nonlinear input-output relation in the standard sample.The basic idea of optimizing these parameters is that all N parameters are regarded as points in N-dimensional space, and the error function of the output end of the model is constructed.It is obvious that this function is a N-element function defined on the same space, which finds a point in which the corresponding error function has the global minimum value, and the point is the optimization result of the parameters of the T-S model.The T-S model after parameter determination can be directly used in performance appraisal.The development of the digital management system is mainly based on the actual situation and demand of Daqing Public Transportation Corporation, and has been put into use.It plays a very important role in the performance evaluation and evaluation of public transport companies. At the same time, it can play an effective role in supervision and promotion in the process of daily bus service.
【學位授予單位】:東北石油大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:F272.92;F572.6
【相似文獻】
相關期刊論文 前9條
1 任聲策;王夢婷;;全球化環(huán)境下的新興產業(yè)企業(yè)績效——以尚德電力為例[J];經營與管理;2014年06期
2 董景榮;基于模糊系統(tǒng)的非線性組合預測方法研究[J];預測;1999年06期
3 王君;;浙江地區(qū)與俄羅斯經貿合作的績效——基于DEA-Tobit方法的實證分析[J];經營與管理;2014年06期
4 岑詠霆;模糊推理預測[J];預測;1994年03期
5 王彥哲;李學;宋博;;模糊推理在醫(yī)療診斷系統(tǒng)中的應用[J];價值工程;2012年14期
6 錢冰冰;;Type-2模糊系統(tǒng)在黃金價格預測中的應用[J];佳木斯大學學報(自然科學版);2007年03期
7 方喜峰,吳洪濤,趙良才,王黎輝;模糊推理在QFD中的應用[J];華東船舶工業(yè)學院學報(自然科學版);2001年02期
8 劉新旺,黃衛(wèi);一種基于模糊推理的多目標柔性決策方法[J];管理科學學報;2001年06期
9 計振鴻;;基于模糊推理的強夯機故障診斷方法[J];工業(yè)設計;2011年12期
相關會議論文 前10條
1 袁學海;鹿文慧;李洪興;;重心法模糊系統(tǒng)及其概率表示[A];中國運籌學會模糊信息與模糊工程分會第五屆學術年會論文集[C];2010年
2 鈕曉嗚;秦春華;龔衛(wèi)紅;戚明;;一類模糊系統(tǒng)的整體漸近穩(wěn)定性[A];1994中國控制與決策學術年會論文集[C];1994年
3 李彥江;段廣仁;;基于無源性能的連續(xù)T-S模糊系統(tǒng)的多目標控制[A];中國自動化學會控制理論專業(yè)委員會A卷[C];2011年
4 黃重國;張志明;汪培莊;;模糊關系的一般表達式及模糊推理中的幾個重要因素分析[A];中國系統(tǒng)工程學會模糊數(shù)學與模糊系統(tǒng)委員會第五屆年會論文選集[C];1990年
5 黃麗;李中夫;;基于三/算法的多規(guī)則模糊推理[A];模糊集理論與模糊應用專輯——中國系統(tǒng)工程學會模糊數(shù)學與模糊系統(tǒng)委員會第十屆年會論文選集[C];2000年
6 郭方芳;陳圖云;;模糊推理渠道及鏈、網的確定度[A];模糊集理論與模糊應用專輯——中國系統(tǒng)工程學會模糊數(shù)學與模糊系統(tǒng)委員會第十屆年會論文選集[C];2000年
7 孟丹;陳圖云;;模糊推理的三Ⅰ原則貼近算法[A];模糊集理論與模糊應用專輯——中國系統(tǒng)工程學會模糊數(shù)學與模糊系統(tǒng)委員會第十屆年會論文選集[C];2000年
8 羅文標;揚綸標;高英儀;;作用關系理論與模糊推理[A];模糊集理論與模糊應用專輯——中國系統(tǒng)工程學會模糊數(shù)學與模糊系統(tǒng)委員會第十屆年會論文選集[C];2000年
9 王國俊;;模糊推理的全蘊涵三Ⅰ算法[A];面向21世紀的科技進步與社會經濟發(fā)展(上冊)[C];1999年
10 閻鵬;王宏;張運杰;;基于多值蘊含的二型模糊推理模型[A];中國運籌學會模糊信息與模糊工程分會第五屆學術年會論文集[C];2010年
相關博士學位論文 前10條
1 趙濤;區(qū)間二型T-S模糊系統(tǒng)反饋控制研究[D];西南交通大學;2015年
2 厲筱峰;2-D離散隨機T-S模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與控制綜合[D];南京理工大學;2015年
3 孫哲;二型模糊系統(tǒng)優(yōu)化與應用研究[D];浙江大學;2015年
4 趙姍;二型模糊系統(tǒng)的泛逼近性及其應用[D];大連理工大學;2015年
5 羅金鳴;幾類切換模糊系統(tǒng)的分析與綜合[D];東北大學;2015年
6 張釗;模糊系統(tǒng)的推理及其穩(wěn)定性分析[D];天津大學;2004年
7 董久祥;T-S模糊系統(tǒng)的若干控制問題研究[D];東北大學;2009年
8 郭崗;模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與控制器設計[D];西安電子科技大學;2010年
9 高興泉;時域約束T-S模糊系統(tǒng)的控制方法研究[D];吉林大學;2006年
10 陳兆娜;T-S模糊系統(tǒng)的若干控制器設計及應用問題研究[D];東北大學;2010年
相關碩士學位論文 前10條
1 趙思遠;基于模糊推理的公交人員績效考核方案研究[D];東北石油大學;2017年
2 丁文文;金融業(yè)上市公司股權結構與公司績效相關性研究[D];青島大學;2017年
3 高貴寶;公眾滿意度視角下的基本公共文化服務供給績效研究[D];華中師范大學;2017年
4 孫興建;區(qū)間二型T-S模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與控制器綜合[D];渤海大學;2015年
5 趙迪;T-S模糊系統(tǒng)的量化H_∞濾波[D];渤海大學;2015年
6 高亞斌;基于delta算子的T-S模糊系統(tǒng)的分析與綜合[D];渤海大學;2015年
7 邢s,
本文編號:1769397
本文鏈接:http://sikaile.net/jingjilunwen/xmjj/1769397.html