基于数据驱动的人力资源成本评估算法

• 作者: 聂婷 辛占华
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 人力管理 资源成本 评估模型 数据驱动 极限学习机 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 电子技术及应用
• 页码范围: 157-160
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.1-34|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.09.034

摘要

针对当前人力资源成本评估算法存在准确度低、效果差等难题,为了提高人力资源成本评估精度,设计了基于数据驱动的人力资源成本评估算法.收集人力资源成本评估数据,并采用混沌理论对数据进行重构,还原人力资源成本变化特点,通过极限学习机建立人力资源成本评估算法,并通过粒子群算法对极限学习机进行优化,最后进行了人力资源成本评估仿真实验.结果表明,所提算法可以反映人力资源成本的变化特点,改善了人力资源成本的评估结果,获得了比其他人力资源成本评估模型更优的结果,具有广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂婷		16	118	5.0	10.0
2	辛占华		1	0	0.0	0.0