基于rbf神经网络的企业人力资源需求预测模型研究

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1、基于RBF神经网络的企业人力资源需求预测模型研究摘要：自人类进入21世纪，世界经济快速发展，人力资源需求预测在企业人力资源管理中显得日益重要，建立卓有成效的人力资源需求预测模型，能够为企业在快速发展中的用人需求提供有力的保障。因此，以人力资源需求预测的内涵为主要研究内容，以RBF神经X络为基础，建立起人力资源需求预测模型，并对大量的无序数据进行训练、学习和测试，最终得到企业用人需求的规则，为企业提出正确的策略提供了较为翔实的依据，具有较大的实用价值。　　关键词：RBF神经X络；人力资源管理；需求；预测模型　　：

2、TP183；F272.92文献标志码：A：1673-291X（2017）02-0014-03　　引言　　随着世界经济的快速发展，企业人力资源已经成为一个企业良性发展的重要核心内容，并具有极其重要的战略意义，因此也被越来越多的企业所重视。企业人力资源管理中的科学需求预测是其发展过程中的重要规划之一，它能够为企业人力资源管理中的各种用人需求提供强有力的支持保障，并以此为基础，构建企业可持续发展的动力，以保证企业在市场经济竞争中快速高效发展[1]。以企业当前人力资源需求预测的内涵为主要研究内容，以RBF神经X络为基础

3、，建立起人力资源需求预测模型，以较为准确地预测企业各种人力资源的不同要求，最终得到企业用人需求的整体规则，为企业提出正确策略提供较为翔实的依据，具有较为重要的参考与指导的现实意义。　　一、基于RBF神经X络的企业人力资源需求预测模型的理论基础　　（一）人力资源需求预测的含义　　人力资源需求是伴随着人力资源管理的概念而产生的，其核心体系包括人力资源数量、人力资源构成、人力资源质量等三个重要方面。它是企业在生产运行阶段，以企业发展目标为依据，通过企业保留过去和目前使用的人力资源相关数据，进行准确的评估。对于相关企业

4、而言，不仅要清楚将来阶段使用人力资源的预测，还要了解目前阶段本企业人力资源的使用情况、岗位配置、招聘等相关需求信息。　　其需求预测可以分成现阶段人力资源需求预测、将来人力资源需求预测、消失人力资源需求预测等三大部分[2]。根据需求预测的相关分析结果，企业可以确定各级岗位类型及相关的人员配置数量。这对于企业有着重要的意义，它能够保证企业在发展过程中及时采取有效措施调整人员使用中的问题，从而调动企业各类员工工作的积极性与热情[3]。　　（二）RBF神经X络的基本原理　　RBF（RadicalBasisFunctio

5、n）神经X络也称为径向基神经X络，是一种有效的特殊前馈型神经X络。RBF神经X络具有最强的逼近性能、结构简单性能以及训练、学习速度较快的性能，因此能够逼近较为复杂的随机非线性函数，及时分析、处理大量的无规则的数据信息，得到较为理想的学习结果[4]。　　RBF神经X络是一种特殊的三层前馈X络，首层为输入层，是由大量的神经元组合而成，其输入训练样本可用公式（1）表示。　　其中，P是q组输入训练样本。　　第二层为隐形层，它是一种非线性的的转化函数，可用公式（2）表示[5]。　　其中，P是训练样本；ni是第i个样本的中

6、心，同P有相同的输入组数；σi是第i个感应样本变量，由它可得出样本同中心位置的距离。f是隐形的神经元个数。

7、

8、p-ni

9、

10、是其距离的取值范围，也就是p与n之间的长度距离[6]。Mi（p）是第i个神经元长度距离最大值。　　第三层为输出层，其输出结果是经过隐形层非线性转换后的线性变化的结果，可用公式（3）表示。　　f是隐形的神经元个数，q为输入层训练组数，Gi为隐形层第i个样本神经元权重值，Mi（p）是第i个样本神经元距离长度的最大值。Le为给定输入样本数据后，相对应的输出结果值[7]。其RBF神经X络

11、结构如图1所示。　　RBF神经X络结构较为简洁，相对性、编辑性较强，因此，在训练的过程中，将会编辑最少的神经元权重，并对神经X络中数据列进行累计加的方法逐步生成，形成累加列，同时，会用阶梯渐进的方式，逐步接近中心位置，使用离散响应函数映射到相关的预测模型中，并以此为基础进行较快速的训练、学习，使这个过程速度最高，使用时间达到最短[8]。所以，选择RBF神经X络作为人力资源需求预测模型研究的基础。　　二、基于RBF神經X络的企业人力资源需求预测模型的构建　　（一）建立符合企业实际的预测目标　　企业要建立人力资源需

12、求预测模型，首先应当根据企业的中长期发展战略目标及实现此目标的相关方式，确定本企业目前人力资源的现状，并制订相关岗位职能计划，以便建立起符合企业实际的预测目标。在确定目标时，要求对企业近五年的经济活动数据进行收集、分析、统计等工作。这些经济数据应当包括各阶段的经济目标、实现时间等相关数据，以此为基本依据来确定各方面的预测对象及建立符合企业实际的预测目标[9]。　　（二）基于RBF神经X