基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人力資源管理和預(yù)測(cè)模型研究

黃珈頡

(河北北方學(xué)院附屬第二醫(yī)院， 河北，張家口 075100)

0 引言

世界多元化競(jìng)爭(zhēng)過程中，人才的儲(chǔ)備能力是目前各國正在分析和研究的熱點(diǎn)問題，同時(shí)也是中國在世界舞臺(tái)上展示自己實(shí)力的重要標(biāo)志[1-3]。目前，與美國、日本等國家相比，我國在人才儲(chǔ)備、人才選拔和人力資源管理等方面均存在不小的差距，如何吸引和合理利用優(yōu)秀人才，因地制宜的制定合理的企業(yè)和國家發(fā)展戰(zhàn)略，是國內(nèi)企業(yè)走向國外的重要一步。企業(yè)人力資源管理是一個(gè)不斷進(jìn)化和更新的研究課題，其目的是通過對(duì)各方面人才的需求進(jìn)行分析和合理分配，從而達(dá)到企業(yè)既定的發(fā)展戰(zhàn)略目標(biāo)。同時(shí)，在這一過程中，不斷完善人力資源激勵(lì)機(jī)制，做出科學(xué)的人力資源調(diào)整決策。

目前關(guān)于人力資源管理和預(yù)測(cè)方面的文獻(xiàn)研究已經(jīng)取得了一定成果[4-9]，主要集中于方面：第一是對(duì)企業(yè)人力資源需求的預(yù)測(cè)，第二類是對(duì)企業(yè)人力資源供給的分析。現(xiàn)有研究成果大多利用實(shí)踐分析和調(diào)查，建立企業(yè)人力資源模型，并以此進(jìn)行分析與決策，較為常見的人力資源定量化分析預(yù)測(cè)方法有Delhpi法、層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、趨勢(shì)推斷法專家評(píng)分法等。這些較為成熟的預(yù)測(cè)方法對(duì)于企業(yè)的人力資源管理起到了至關(guān)重要的推動(dòng)作用。但是，現(xiàn)有的分析方法大多基于完善的人力資源檔案和數(shù)據(jù)資料，我國現(xiàn)有企業(yè)大部分成立時(shí)間較短，底蘊(yùn)不夠深厚，不夠重視數(shù)據(jù)整理和歸納，導(dǎo)致人力資源需求預(yù)測(cè)等領(lǐng)域利用現(xiàn)有的分析方法不夠適用。

針對(duì)這一問題，本文提出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立人力資源需求和指標(biāo)之間的模糊分線性關(guān)系，并以此為基礎(chǔ)開發(fā)出了針對(duì)性的人力資源管理和預(yù)測(cè)模型。

1 人力資源需求預(yù)測(cè)方法

通過分析國內(nèi)現(xiàn)有人力資源分析預(yù)測(cè)方法，本文認(rèn)為人力資源的需求預(yù)測(cè)指標(biāo)分為對(duì)象指標(biāo)和依據(jù)指標(biāo)2類[10]。其中，對(duì)象指標(biāo)是根據(jù)企業(yè)總的需求量建立企業(yè)的員工數(shù)量、高管數(shù)量、專業(yè)技術(shù)數(shù)量等；依據(jù)指標(biāo)是通過企業(yè)人力資源管理中的各項(xiàng)變量因素，分析出可能導(dǎo)致企業(yè)外部環(huán)境變化的需求指標(biāo)，起到主導(dǎo)和決定人才需求的作用。人力資源需求預(yù)測(cè)分析應(yīng)該建立一種半定量的方法，本文依據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模型的結(jié)構(gòu)和要素進(jìn)行分析，依據(jù)企業(yè)人力資源管理的重點(diǎn)，提出了如圖1所示的企業(yè)人力資源需求預(yù)測(cè)模型思路。其中，人力資源需求模型應(yīng)與企業(yè)戰(zhàn)略、自身發(fā)展和其他資源相匹配，在這一基礎(chǔ)上，通過分析人員區(qū)間非線性問題、數(shù)據(jù)序列波動(dòng)、數(shù)據(jù)序列灰度和人員素質(zhì)等級(jí)等多方面因素，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用該模型不斷學(xué)習(xí)企業(yè)人力資源管理中的要素和重點(diǎn)，從而形成一套行之有效的人資管理預(yù)測(cè)手段。

圖1 人力資源需求預(yù)測(cè)流程框架

2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測(cè)

2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是近年來較為流行的一類數(shù)據(jù)挖掘算法，該算法的提出首先來自于數(shù)據(jù)和生物學(xué)家的研究成果，該成果目的是想利用計(jì)算模擬來實(shí)現(xiàn)人大腦的神經(jīng)運(yùn)作過程[11-12]。這一算法的實(shí)現(xiàn)基于大容量的樣本數(shù)據(jù)和不斷重復(fù)學(xué)習(xí)過程，進(jìn)而獲取一種非線性的模糊計(jì)算準(zhǔn)則。通過該準(zhǔn)則判別，當(dāng)再次輸入新的數(shù)據(jù)時(shí)，該算法便能夠依據(jù)之前的訓(xùn)練結(jié)果做出合理的判斷。通過大量的實(shí)踐研究表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)于復(fù)雜的非線性問題，尤其是業(yè)務(wù)龐雜，關(guān)系較為雜亂的數(shù)據(jù)具有非常好的適應(yīng)性，但是需要合理地對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行歸類。

通過對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的深入分析發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法較好地解決了非線性計(jì)算過程中的學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)3個(gè)特性。

圖2為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的3個(gè)結(jié)構(gòu)層次，第一層為輸入層，通過輸入變量x來建立合理的樣本數(shù)據(jù);第二層為隱含層，每個(gè)隱含層中包含不同的模糊運(yùn)算方式；第三層為輸出層，該層主要展現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的輸出成果。

從輸入層到隱含層的過渡過程中，涉及到樣本訓(xùn)練問題，本文假定矩陣v為該模糊運(yùn)算法則的關(guān)聯(lián)矩陣，通過式(1)獲取模糊運(yùn)算法則的關(guān)聯(lián)參數(shù)權(quán)重值：

(1)

式中,x1，…，xn表示輸入層的訓(xùn)練樣本,y1，…，yn表示隱含層的模糊運(yùn)算樣本,m、n分別表示兩層的矩陣階層,S表示權(quán)重值，i與j分別表示矩陣的維度大小。

圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)構(gòu)

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法

通過研究企業(yè)人力資源管理預(yù)測(cè)模式，設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)算法主要分以下3個(gè)步驟。

(1) 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

通過收集企業(yè)人力資源需求數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的初步處理。這一步的目的是將數(shù)據(jù)進(jìn)行一定程度的歸類，提高數(shù)據(jù)的規(guī)律，降低數(shù)據(jù)隨機(jī)分散程度，從而保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度和精度。本文研究過程中采用原始數(shù)據(jù)歸一化處理，將某類數(shù)據(jù)限定在某一個(gè)區(qū)間內(nèi)，然后將數(shù)據(jù)參數(shù)變成對(duì)應(yīng)值關(guān)系，歸一化計(jì)算采用線性函數(shù)轉(zhuǎn)化法，其表達(dá)式如下：

(2)

式中，y表示歸一處理后的數(shù)據(jù)，x表示原始數(shù)據(jù)，Max表示樣本最大值，Min表示樣本最小值。

(2) 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)置為三層，這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模式最為合理，在神經(jīng)節(jié)點(diǎn)權(quán)重值選取方面較為恰當(dāng)，能夠最大程度的逼近函數(shù)解。其中，隱含層的節(jié)點(diǎn)依據(jù)實(shí)際運(yùn)行結(jié)果，設(shè)定以樣本誤差最小值作為確定節(jié)點(diǎn)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)。

(3) 學(xué)習(xí)訓(xùn)練及預(yù)測(cè)

首先將歸一化處理后的樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型輸入層，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初步模型，然后進(jìn)行模糊計(jì)算和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬，并限定當(dāng)模擬誤差精度在限定值范圍內(nèi)時(shí)完成訓(xùn)練。以醫(yī)院企業(yè)人力資源管理數(shù)據(jù)為實(shí)例樣本，對(duì)人員數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)后的結(jié)果如表1和圖3所示。從表1和圖3可以看出，經(jīng)過多元化回歸分析后的模型預(yù)測(cè)誤差范圍在0.5%～1.27%范圍內(nèi)，才能與訓(xùn)練的樣本包括醫(yī)院收入、工資水平、研發(fā)投入、人員數(shù)量共計(jì)4個(gè)變量。

表1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

圖3 實(shí)際值與預(yù)測(cè)人數(shù)對(duì)比柱狀圖

3 人力資源預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人力資源管理預(yù)測(cè)模型架構(gòu)分為3個(gè)層次。首先是交互層，該層級(jí)直接面對(duì)客戶，通過業(yè)務(wù)模塊和展示模塊實(shí)現(xiàn)人對(duì)系統(tǒng)的管理和人資數(shù)據(jù)的模擬預(yù)測(cè)，該層級(jí)屬于客戶端范疇；其次為業(yè)務(wù)應(yīng)用層，主要目的是通過構(gòu)建系統(tǒng)功能模塊實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用，同時(shí)能夠?yàn)榻换犹峁┱{(diào)配使用;最后是數(shù)據(jù)層，該層主要實(shí)現(xiàn)人力資源管理系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、歸納、整理和數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)采用MySQL，能夠使用目前大部分軟件的開發(fā)擴(kuò)展接入(見圖4)。

圖4 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)方案

3.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

(1) 基本功能設(shè)計(jì)

系統(tǒng)基本功能包括普通人員登錄模塊、管理員登錄模塊。其中人員登錄模塊主要面向系統(tǒng)使用人員，能夠使用該系統(tǒng)進(jìn)行基本的增刪改查以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模擬；管理員登錄模塊能夠?qū)?shù)據(jù)庫內(nèi)的員工數(shù)據(jù)進(jìn)行錄入和編輯，同時(shí)還可以修改底層數(shù)據(jù)和設(shè)置不同的安全等級(jí)。

(2) 需求預(yù)測(cè)管理

需求預(yù)測(cè)管理部分主要實(shí)現(xiàn)對(duì)人力資源數(shù)據(jù)的需求進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，并且以圖形界面的形式向客戶進(jìn)行展示。另外，該模塊還能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)企業(yè)人力資源的數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，讓人力資源管理者能夠?qū)ζ髽I(yè)的目前人員配置是否合理。在人力資源需求預(yù)測(cè)界面中首先能夠?qū)崿F(xiàn)用戶登錄功能，在登錄后選擇對(duì)人力資源管理進(jìn)行操作或者需求預(yù)測(cè)管理進(jìn)行操作，包括進(jìn)行查詢、修改、刪減和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，其基本的流程如圖5所示。

4 實(shí)例展示與分析

系統(tǒng)編程以Java為開發(fā)環(huán)境，進(jìn)入系統(tǒng)后便能夠展示企業(yè)的人力資源信息錄入界面(見圖6)，該界面中可以對(duì)企業(yè)人員的ID編號(hào)、姓名、性別、部門、身份信息以及學(xué)歷進(jìn)行錄入，錄入成功后面向有權(quán)限的用戶進(jìn)行展示。

圖5 系統(tǒng)基本功能設(shè)計(jì)流程圖

圖6 員工信息錄入界面

為實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)人力資源數(shù)量的預(yù)測(cè)分析，本文通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘功能，通過分析不同年份員工的人數(shù)和員工需求人數(shù)進(jìn)行回測(cè)和分析，從而對(duì)企業(yè)目前的人力資源數(shù)量進(jìn)行總需求預(yù)測(cè)，通過不同的曲線類型展示目前企業(yè)的人員數(shù)量和未來幾年企業(yè)可能需要的人員數(shù)量，直觀展示目前人力資源數(shù)量是否與目前的企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略相匹配。這一分析過程基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊預(yù)算，考慮的樣本因素包括現(xiàn)有人員數(shù)量、不同專業(yè)人員需求、企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)類型、未來企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃進(jìn)行統(tǒng)籌分析，如圖7所示。

圖7 企業(yè)人力資源數(shù)量預(yù)測(cè)界面和曲線

為了解不同部門的人員需求，依據(jù)各個(gè)不同部門的業(yè)務(wù)類型和需求，能夠進(jìn)行精確分析和預(yù)測(cè)(見圖8)。以銷售部門為例，通過分析目前企業(yè)的銷售業(yè)務(wù)類型、現(xiàn)有銷售業(yè)務(wù)量、銷售人員績(jī)效成果進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)后，建立企業(yè)銷售部人員的供給情況，同樣以不同的曲線展示目前銷售部門的人員數(shù)量和預(yù)測(cè)人員數(shù)量。這一過程中，對(duì)于人力資源管理者提供正確的決策建議。

圖8 銷售部門人力資源需求預(yù)測(cè)曲線

5 總結(jié)

人力資源的合理性是企業(yè)在進(jìn)行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型和保持市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)地位的重要考量因素，企業(yè)發(fā)展壯大過程中如何挖掘這些高價(jià)值人力資源數(shù)據(jù)顯得尤為重要。針對(duì)這一問題，提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的企業(yè)人力資源管理和預(yù)測(cè)分析模型，用于挖掘企業(yè)內(nèi)部人員構(gòu)成、企業(yè)業(yè)務(wù)類型和未來發(fā)展戰(zhàn)略直接的內(nèi)部關(guān)系，揭示了企業(yè)人力資源數(shù)據(jù)的規(guī)律趨勢(shì)，幫助企業(yè)人力資源管理者進(jìn)行決策和分析，其目的是實(shí)現(xiàn)人力資源的最合理配置方案設(shè)計(jì)。研究過程中，本文選取多元回歸分析，介紹了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人力資源需求方法，建立計(jì)算模型，以X醫(yī)院經(jīng)營數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，開展了企業(yè)人力資源數(shù)量預(yù)測(cè)和各部門人員類型需求預(yù)測(cè)分析，并進(jìn)行了可視化展示，取得了一定的研究成果。