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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型研究

    2014-04-29 10:32:03耿莉萍
    中國管理信息化 2014年3期
    關(guān)鍵詞:旅行社

    耿莉萍

    [摘 要] 近些年,河南省旅游業(yè)的快速發(fā)展,旅行社數(shù)量迅速增加,經(jīng)濟(jì)效益不斷增長,同時,旅行社行業(yè)對高素質(zhì)人員的需求也在上升。但是河南省旅行社行業(yè)整體管理水平偏低,旅行社人力資源抗風(fēng)險能力不足。本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型,這對于河南省旅行社人力資源管理水平提升具有積極意義。

    [關(guān)鍵詞] BP網(wǎng)絡(luò); 旅行社; 人力資源危機(jī); 預(yù)警模型; 危機(jī)識別

    doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 03. 034

    [中圖分類號] F272.92 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194(2014)03- 0074- 05

    人力資源危機(jī)在旅行社行業(yè)吸引人才、培養(yǎng)人才、留住人才的各個環(huán)節(jié)都有體現(xiàn),影響旅行社行業(yè)人力資源管理的效果,影響旅行社行業(yè)的穩(wěn)定與發(fā)展。因此,如何對旅行社行業(yè)人力資源危機(jī)狀況進(jìn)行評判,進(jìn)而采取應(yīng)對措施,是當(dāng)前旅行社行業(yè)人力資源管理的一個迫切任務(wù)。本文引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型,以期提早應(yīng)對危機(jī)。

    1 BP網(wǎng)絡(luò)簡介

    BP網(wǎng)絡(luò)由一個輸入層、若干隱含層和一個輸出層構(gòu)成,是一種具有3層或者3層以上結(jié)構(gòu)的多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元分層排列,它的左、右各層之間各個神經(jīng)元實現(xiàn)全連接,即左層的每一個神經(jīng)元與右層的每個神經(jīng)元都有連接,而上下層各神經(jīng)元之間無連接。每一層內(nèi)神經(jīng)元的輸出均傳送到下一層,這種傳送由連接權(quán)來達(dá)到增強(qiáng)、減弱或抑制的作用,除了輸入層的神經(jīng)元以外,隱含層和輸出層神經(jīng)元的凈輸入是前一層神經(jīng)元輸出的加權(quán)和。每個神經(jīng)元均由它的輸入、活化函數(shù)和閾值來決定它的活化程度。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際應(yīng)用中,80%~90%的模型是采用BP網(wǎng)絡(luò)或它的變化形式。BP網(wǎng)絡(luò)可以有多層,但前向三層BP網(wǎng)絡(luò)最具代表性,應(yīng)用也最為廣泛。

    2 基于BP網(wǎng)絡(luò)的河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)建

    2.1 構(gòu)建旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系

    人力資源危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系由一系列能敏感反映人力資源管理活動狀態(tài)和結(jié)果表現(xiàn)的指標(biāo)構(gòu)成。筆者通過分析河南省旅行社人力資源危機(jī)現(xiàn)狀,遵循靈敏性、科學(xué)性、可測度性、相對獨立性、預(yù)見性和可比性等原則,篩選出獨立性較強(qiáng)、代表性較強(qiáng)和貢獻(xiàn)性高的最小評價指標(biāo)體系,本文借助了專家打分的方法,各指標(biāo)的具體值域范圍見表1。

    2.2 建立基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型

    2.2.1 用主成分分析法對模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理

    根據(jù)表1,本文共模擬了8組數(shù)據(jù)(見表2),以建立基于BP網(wǎng)絡(luò)的河南省旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型。

    對表2中的極小值指標(biāo)(如員工隱性流失率等)先取倒數(shù),再利用SPSS統(tǒng)計分析軟件進(jìn)行主成分分析,所得結(jié)果見表3。

    本文共提取出6個公共因子,其特征值的方差貢獻(xiàn)率累積達(dá)到了96.044%(通常情況下,累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85%即可)。本文選擇參數(shù)0.65作為劃分主要、次要指標(biāo)的載荷系數(shù)臨界值,以滿足下一步研究的要求。最后得到由10項指標(biāo)構(gòu)成的新的人力資源投資風(fēng)險預(yù)警評價指標(biāo)體系,如表4所示。

    2.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)模型輸入節(jié)點的選擇

    根據(jù) Kolmogorov定理(即映射網(wǎng)絡(luò)存在定理),一個三層BP網(wǎng)絡(luò)即可在任意希望的精度上實現(xiàn)任意的連續(xù)函數(shù) 。因此,本研究中采用三層BP網(wǎng)絡(luò)模型。影響旅行社人力資源危機(jī)度的評價因子主要有人才引進(jìn)率、招聘引進(jìn)員工勝任度等10個,因此,可確定BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層節(jié)點數(shù)為10。

    本文選擇上述簡化后的10項指標(biāo)作為BP模型的輸入節(jié)點。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層一般采用Sigmoid轉(zhuǎn)換函數(shù),為提高訓(xùn)練速度和靈敏性以及有效避開Sigmoid函數(shù)的飽和區(qū),一般要求輸入數(shù)據(jù)的值在0~1之間。因此,需要對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

    進(jìn)行輸入節(jié)點的輸入時,需要先對原始的模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,將它們轉(zhuǎn)化為閉區(qū)間[0,1]上的無量綱性指標(biāo)值。本著盡可能體現(xiàn)被評價對象之間的差異化原則,即使其離差平方和最大的原則,本文采用了極值處理法進(jìn)行歸一運(yùn)算:

    若Mj = max{xij},mj = min{xij} 則x′ij = ■

    式中,xij為原始數(shù)據(jù),x′ij∈[0,1]為歸一化后的無量綱性指標(biāo),其歸一化結(jié)果見表5。

    2.2.3 BP網(wǎng)絡(luò)模型隱層節(jié)點的選擇

    對于隱層節(jié)點的選擇是一個非常復(fù)雜的問題,因為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)巨量并行分布的結(jié)構(gòu)和非線性的動態(tài)特性決定了從理論上得到一個簡單通用的簡潔解析表達(dá)式或隱層單元確定公式是十分困難的,甚至是不可能的。隱層節(jié)點數(shù)的選擇與問題的要求和輸入輸出單元的多少都有直接關(guān)系:如果隱節(jié)點數(shù)過少,網(wǎng)絡(luò)不強(qiáng)壯,就不能識別以前沒有看到的樣本,容錯性就差,或由于網(wǎng)絡(luò)太小可能訓(xùn)練不出來;但隱節(jié)點太多又會使學(xué)習(xí)時間過長,誤差也不一定最佳。因此,必定存在一個最佳的隱節(jié)點數(shù),可用公式q = ■ + a作為參考。其中,q為隱含節(jié)點數(shù),m為輸入神經(jīng)元數(shù),n為輸出神經(jīng)元數(shù),a為1 ~ 10之間的常數(shù)。

    為使隱節(jié)點數(shù)更合適,本文將根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出與期望輸出矢量的均方誤差大小及訓(xùn)練步數(shù)的多少來綜合確定,最終隱含節(jié)點選為9,其模型訓(xùn)練精度最佳,訓(xùn)練步數(shù)也最少。

    2.2.4 BP網(wǎng)絡(luò)模型輸出節(jié)點的選擇

    從表5中選出對應(yīng)于新預(yù)警評價指標(biāo)體系的數(shù)據(jù)再次進(jìn)行主成分分析,步驟同前,所得結(jié)果如表6所示。

    本文共提取出4個公共因子,其特征值的方差貢獻(xiàn)率累積達(dá)到92.232%。它們共同決定旅行社人力資源危機(jī)的狀況。

    公因子1上載荷值大于0.65的指標(biāo)有:招聘引進(jìn)員工勝任度、培訓(xùn)與員工需求吻合度、員工對評價制度和使用制度的滿意度,涉及旅行社人力資源危機(jī)的多個部分,可稱之為“綜合因子”;公因子2上的載荷值大于0.65的指標(biāo)有:人力資本投資收益率、病假發(fā)生率,可稱之為“員工發(fā)展與保健因子”;公因子3上的載荷值大于0.65的指標(biāo)有:員工對激勵機(jī)制的滿意度、缺勤率,可稱之為員工“價值取向因子”;公因子4上的載荷值大于0.65的指標(biāo)主要有:員工離職增長率,主要是對員工流失指標(biāo)的反映,可稱之為“員工流失因子”。

    第一,計算各公因子的得分。由于在查找旅行社人力資源危機(jī)風(fēng)險因素提出對策時,通常只研究各公共因子上的主要載荷指標(biāo),而不考慮其他冗余指標(biāo)。因此,為使警情分析輸出更精確,從而能更準(zhǔn)確地分析旅行社人力資源危機(jī)風(fēng)險的內(nèi)容,更有針對性地提出人力資源危機(jī)預(yù)警對策,本文忽略各公因子內(nèi)部的冗余指標(biāo)(載荷系數(shù)小于0.65的指標(biāo)),只根據(jù)主要指標(biāo)(載荷系數(shù)大于等于0.65的指標(biāo))的載荷系數(shù),通過下列算式來計算各公共因子得分:

    FP1 = ■

    FP2 = ■

    FP3 = ■

    FP4 = ■ = t34

    式中,tij是表中指標(biāo)Xij均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化變量;p為數(shù)組序號,p = 1,2,…,8。?搖

    第二,以各公共因子的方差貢獻(xiàn)率占4個因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總,得出各數(shù)組的最終因子綜合得分Fp:

    Fp = ■

    通過綜合因子Fp(見表7)來反映旅行社人力資源危機(jī)程度,據(jù)此制定相應(yīng)的防范策略。BP網(wǎng)絡(luò)最后一層的傳輸函數(shù)Purelin使得網(wǎng)絡(luò)輸出可以是任意值,因此,本文將旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警層次設(shè)置為4個級別,如表8所示,BP網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點數(shù)為4,代表不同的旅行社人力資源危機(jī)等級,即安全、基本安全、風(fēng)險和較大風(fēng)險,4個等級對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)輸出分別為[1000]、[0100]、[0010]、[0001]。

    依前分析輸出節(jié)點選擇4個,10組輸出的4個端子的數(shù)值就對應(yīng)于10組人力資源危機(jī)預(yù)警指標(biāo)數(shù)據(jù)所反映的旅行社人力資源危機(jī)狀況。

    結(jié)合旅行社人力資源危機(jī)的表現(xiàn)形式,本文提出了以下人力資源危機(jī)等級所對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)(見表8)。

    Ⅰ級狀態(tài):旅行社人力資源各方面管理良好,沒有明顯危機(jī)跡象,處于安全狀態(tài),但仍需注意各方面的情況,防止突發(fā)性危機(jī)的出現(xiàn)。

    Ⅱ級狀態(tài):旅行社人力資源各方面正常,基本看不出什么問題,不過需要提前采取相應(yīng)措施以提防潛在危機(jī)和突發(fā)性危機(jī)的發(fā)生。

    Ⅲ級狀態(tài):旅行社人力資源出現(xiàn)危機(jī),會帶來一定的損失,但不明顯,會對旅行社人力資源各方面造成一定負(fù)面影響。

    Ⅳ級狀態(tài):旅行社人力資源出現(xiàn)嚴(yán)重危機(jī),對人力資源各方面造成非常明顯和嚴(yán)重的影響,甚至導(dǎo)致旅行社倒閉。

    綜上所述,本文建立的BP網(wǎng)絡(luò)人力資源危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)造為:10 × 9 × 4(即10個輸入神經(jīng)元,9個隱層神經(jīng)元,4個輸出神經(jīng)元)。

    3 基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的訓(xùn)練和檢測

    本文采用MATLAB工程計算軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱設(shè)計、訓(xùn)練并檢測已建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型。

    3.1 基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的訓(xùn)練

    本文將表6歸一化后的前6組指標(biāo)值作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入,由表7確定的風(fēng)險程度矩陣作為與之相對應(yīng)的期望輸出,導(dǎo)入MATLAB的圖形用戶界面——GUI(Graphical User Interfaces),即可創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。主要訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如下(未提及的參數(shù)均采用默認(rèn)值)。

    (1) 訓(xùn)練函數(shù):TRAINLM函數(shù),它適用于中、小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合問題,收斂快,收斂誤差小。

    (2) 權(quán)值調(diào)節(jié)規(guī)則:LEARNGDM函數(shù),采用動量梯度下降方法對權(quán)值和閾值進(jìn)行調(diào)整。

    (3) 網(wǎng)絡(luò)層數(shù):3層。

    (4) 性能函數(shù):MSE函數(shù),表示輸出矢量與目標(biāo)矢量之間的均方誤差。

    (5) 期望誤差:ε = 0.001。

    由圖1可知,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練至第三步時,網(wǎng)絡(luò)性能達(dá)標(biāo)。BP網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練輸出見表9,至此,BP網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完畢。

    3.2 基于BP網(wǎng)絡(luò)的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型的檢測

    同理,用第7、第8組歸一化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)及對應(yīng)的風(fēng)險程度矩陣作為模型檢測的輸入和期望輸出,檢測結(jié)果見表10。檢測結(jié)果表明,實際輸出與期望輸出十分接近,誤差滿足要求。

    由此可以得出結(jié)論,基于BP網(wǎng)絡(luò)建立的旅行社人力資源危機(jī)預(yù)警模型是有效的,可以用這個經(jīng)過訓(xùn)練、檢測完畢的BP網(wǎng)絡(luò)危機(jī)預(yù)警模型對旅行社人力資源危機(jī)進(jìn)行預(yù)警實證研究,以防范人力資源風(fēng)險,保證旅行社企業(yè)良性運(yùn)行,同時對整頓治理旅游市場秩序起到監(jiān)督和促進(jìn)作用。

    主要參考文獻(xiàn)

    [1] 許謹(jǐn)良. 風(fēng)險管理[M]. 第2版. 北京:中國金融出版社,2003:53-55.

    [2] 劉剛. 危機(jī)管理[M]. 北京:中國經(jīng)濟(jì)出版社,2004:290-291.

    [3] 陳昕. 規(guī)范導(dǎo)游行為的分析和思考[M] // 羅明義. 旅游管理研究. 北京:科學(xué)出版社,2006:118.

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