基于组合式改进BP网络的设备托管与租赁风险预测模型 南京廖华

  本文关键词：基于BP网络的人力资源管理风险预警模型，由笔耕文化传播整理发布。

进行仿真，确定各个子网络的结构，有偿托管服务风险参数子网络中，输入层数为3.输出层数为5，隐层数根据BP算法说明，采用试探和比较法，从3开始训练，通过对网络的反复训练，确定隐层数为16时收敛速度和精度最高，故确认子网络的结构为3×16×5。租赁业务风险参数子网络，输入层数为3，输出层数为5，隐层数从3开始训练，得到隐层数为12时收敛速度和精度最好，故确认子网络的结构为3×12×5。

表2有偿托管服务风险样本数据

表3租赁业务风险样本数据

将上述两个子网络训练完后，得到两个子网络的输出结果，然后对两个子网络诊断的结果进行组合，为了简化诊断结果的计算，根据风险特点及专家经验，采用待定系数法确定组合公式如下式：

y?2312y1?y23535

式中，y1,y2为两个子网络的输出；y为整个网络的输出，采用这种方法将复杂的网络编程简单网络，不同的网络处理不同低维征兆空间得到各自的诊断结果，提高网络训练速度，解决网络过于庞大而造成各种不利因素。将试验得到的20组实测数据进行训练，得到各个子网络的训练误差曲线见图2、3。

误差0.0362198；步数41502 误差0.017611；步数35423

图2有偿托管业务风险子网络训练误差曲线 图3租赁业务风险子网络训练误差曲线

Fig. 2 Paid hosting business risk Fig. 3 Leasing business risk

sub-network training error curve sub-network training error curve

5、实例分析

在选取某单位3组托管与租赁的实测数据，将影响托管与租赁的主要风险因素进行定量指标分析。定性指标则由专家按存在风险情况进行评判，分别为最差、很差、差、较差、中、较好、好、很好、最好,对应图4赋值标准进行评判。

图4 赋值标准进行评判

Fig.4 the judgment of the evaluation standard

风险的评价基本步骤如下：1）将影响托管与租赁体系分解为若干指标组成的多层系统。2）对各时期底层指标进行原始数据规格化，即转化为[0，1]之间的无量纲数值，得到初始的模糊隶属函数值。3）利用归一公式进行量化递归运算。4）得到测试数据样本。如表4所示，用组合式改进BP网络对表中的数据进行预测，并按照组合公式进行组合预警研究，得到预警结果如表5所示。

表4测试数据样本

表5组合式改进BP网络的预警结果

6、结论

设备有偿托管与租赁管理是一种非常复杂的问题，该服务业务由于受设备使用、工作环境、运行状态、运输调度等复杂因素的影响，其风险与管理的关系很不明确，且风险存在繁多，这就造成风险预测困难。利用人工神经网络以任意精度逼近函数，，通过收集设备有偿托管与租赁管理常见问题，确定风险征兆和其对应的类型，研究基于组合式改进神经网络风险预测方法，建立设备有偿托管与租赁常见风险样本，确定神经网络的输入和输出向量，并对实测数据进行风险预测分析，风险预测结果与实际应用情况相吻合，仿真结果误差较小，说明该方法风险预测结果准确、可靠。

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  本文关键词：基于BP网络的人力资源管理风险预警模型，由笔耕文化传播整理发布。