基于因子分析与BP神经网络的电力企业技能人才评价

摘要

在简要分析传统人才评价方法不足的基础上,本文结合电力行业技能人才的特点与大数据技术,介绍了一种基于数据模型的技能人才评价方法。该方法首先对大量原始数据进行模糊化与变量转换,然后用因子分析法构建人才评价指标体系,最后用L-M算法优化后的三层BP神经网络进行模型训练。本研究首次将BP神经网络模型引入电力企业的技能人才评价,相较于其他方法,该评价方法更加客观有效并减少了人才测评成本,是人才评价技术的一种创新。通过对模型进行实例验证,结果表明本研究提出的模型具有较强的预测性,有望为电力企业技能人才的选拔评价提供有效地技术支撑。