● 蒋蓉华 曹 琦

基于灰色BP神经网络的企业人力资源需求预测

● 蒋蓉华 曹 琦

本文运用灰色关联分析对预测指标进行筛选，并采用灰色BP神经网络模型为研究工具，对企业未来3年的人力资源需求量进行预测。与灰色预测相比，灰色BP神经网络预测结果精度更高，可为企业人力资源预测工作提供更好的方法。

人力资源 BP神经网络 灰色预测

科学有效的预测方法能满足企业生存发展过程中对人力资源的需求，进而获得和保持企业的竞争优势。新型定量预测方法的出现和信息技术的发展极大地拓展了人力资源需求预测的种种可能，预测技术逐步向高级预测技术阶段发展。因此，选取科学有效的预测方法，提高预测精确度，对企业人力资源需求预测尤为重要。

企业人力资源需求预测包括定性预测和定量预测两个方面。定量预测侧重于模型的建立、比较和应用，该方法能够减弱主观因素对预测结果的影响。由于客观世界存在大量的非线性系统问题，定量预测有逐步向非线性预测方法转变的趋势，出现了BP神经网络、非线性混沌动力学和自适应神经模糊推理系统等用于解决非线性系统问题的预测方法。神经网络具有良好地逼近非线性函数的能力，在预测未来的非连续性变化中展现出巨大魅力,具有广泛的应用前景。灰色BP神经网络是灰色预测和BP神经网络的组合预测模型，具备弱化数据波动性、随机性和良好逼近非线性函数的优点，相对于单一的灰色预测模型和传统的神经网络预测模型而言，预测精度更高。……