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        基于時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的職工出勤記錄數(shù)據(jù)校正方法

        2023-06-02 23:52:01魏葳耿一婷呂倩楊顯軍
        計算機應(yīng)用文摘 2023年10期
        關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        魏葳 耿一婷 呂倩 楊顯軍

        關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);出勤記錄;數(shù)據(jù)校正

        1引言

        可靠且準確的職工出勤數(shù)據(jù)可以為企業(yè)的決策和調(diào)度工作提供重要信息,但由于企業(yè)內(nèi)職工的出勤記錄數(shù)量較大,出勤記錄會不可避免地出現(xiàn)誤差,因此需要對職工的出勤記錄進行核對和校正[1]。本文基于時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,設(shè)計職工出勤記錄數(shù)據(jù)校正方法,為企業(yè)內(nèi)的出勤數(shù)據(jù)修正提供理論支持。

        2顯著誤差檢測原理約束出勤記錄數(shù)據(jù)未知變量

        在變量不可測的基礎(chǔ)上對誤差變量進行估計,剔除出冗余性變量。在顯著誤差的檢測原理下給定統(tǒng)計函數(shù),計算式為:

        3基于時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型獲取校正最優(yōu)解

        按照時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對職工的出勤記錄數(shù)據(jù)進行誤差誤測,在反向推導(dǎo)中獲取校正最優(yōu)解。其中最優(yōu)解的計算精準度與預(yù)測誤差有關(guān),因此需要保證預(yù)測誤差在最小范圍內(nèi),即:

        4全覆蓋視域流程下實現(xiàn)職工出勤記錄數(shù)據(jù)校正

        在時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的相關(guān)性分析下,對出勤數(shù)據(jù)進行核對和校正。分析校驗報錯形式如表1所列。

        根據(jù)表1所列,在工作現(xiàn)場需要對出勤進行記錄,按照前置確認和過程驗證2種形式,對工作人員的出勤情況進行分析?;趯ΜF(xiàn)場工作中出現(xiàn)的錯誤類型的分析,將上文中獲取的預(yù)測模型最優(yōu)解代人校正過程中,以全覆蓋的形式設(shè)計校正流程,對錯誤情況或是符合條件的內(nèi)容進行覆蓋。

        在進行職工出勤記錄校正時需要對基礎(chǔ)表格進行獲取,并對照職工在不同時段內(nèi)的出勤記錄和相關(guān)文件,將數(shù)據(jù)導(dǎo)人至模型內(nèi)。按照邏輯和策略在校驗過程分類出2個路徑,即報錯和通過,當(dāng)出現(xiàn)報錯后轉(zhuǎn)入校正環(huán)節(jié),沒有出現(xiàn)錯誤的直接歸納到新的文檔中,在校正完畢后進行基礎(chǔ)表格輸出。至此,基于時間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實現(xiàn)校正方法設(shè)計。

        5實驗測試分析

        實驗測試中選擇動態(tài)數(shù)據(jù)校正方法和多層次數(shù)據(jù)校正方法作為對照組,分別與本文方法進行對比,以驗證不同校正方法的有效性。

        5.1準備職工出勤記錄數(shù)據(jù)

        以某電網(wǎng)企業(yè)作為測試對象,對其工作人員的現(xiàn)場工作活動進行數(shù)據(jù)調(diào)取,以保證出勤記錄數(shù)據(jù)的真實性。隨機選擇15名工作人員的打卡時間,并將其作為數(shù)據(jù)來源。該企業(yè)的正常上班時間為8:00,下班時間為17:00,超過5min為遲到,提前打卡為早退。調(diào)取2022年12月無遲到和早退人員的數(shù)據(jù)記錄如表2所列。

        根據(jù)表2所列,在隨機選擇的工作人員中出現(xiàn)了出勤打卡記錄錯誤的情況,具體情況如下。

        (1)12月15日:編號為#16和#32工作人員在上班打卡日寸出現(xiàn)記錄異常,表現(xiàn)為遲到狀態(tài);而編號#34的工作人員在下班打卡時出現(xiàn)異常,表現(xiàn)為早退狀態(tài)。

        (2)12月27日:編號為#28的工作人員表現(xiàn)為遲到狀態(tài);編號為#40工作人員表現(xiàn)為早退狀態(tài)。

        基于上述情況,需要對工作人員的打卡記錄進行校正,使其在工資記賬前修正為正確形式,不影響工作人員的全勤保障。

        5.2出勤數(shù)據(jù)校正準確性比較及分析

        將上述出現(xiàn)問題的數(shù)據(jù)上傳至測試平臺中,分別連接3組校正方法,以驗證不同方法校正的準確性。調(diào)取視頻監(jiān)控整理上述人員的實際打卡時間,具體情況如下。

        (1)12月15日:編號#32工作人員上班打卡時間分別為7:58;編號#34工作人員下班打卡時間為17:05。

        (2)12月27日:編號#28工作人員上班打卡時間分別為7:55;編號#40工作人員下班打卡時間分別為17:15。

        以視頻調(diào)取數(shù)據(jù)作為校正對照,分別驗證不同方法的校正準確性,具體如圖1所示。

        根據(jù)圖1測試結(jié)果可知,本文方法的打卡記錄校正結(jié)果準確性高于99%,而2組方法在不同日期內(nèi)的校準結(jié)果與實際數(shù)據(jù)存在較大誤差,綜合結(jié)果可知本文方法更有效。

        5.3出勤數(shù)據(jù)校正效率對比及分析

        上文驗證了新方法的校正準確性,為進一步驗證新方法的有效性,對多組職工出勤數(shù)據(jù)進行校正效率測試。仍將上班打卡和下班打卡的數(shù)據(jù)記錄作為測試對象,調(diào)取該企業(yè)2022年內(nèi)所有錯誤數(shù)據(jù),測試結(jié)果如表3所列。

        根據(jù)表3所列,在不同月份中產(chǎn)生的錯誤出勤記錄有所不同,在本文方法應(yīng)用下能夠在20s內(nèi)完成校正,而動態(tài)數(shù)據(jù)校正方法和多層次數(shù)據(jù)校正方法所需的時間明顯比本文方法更多,說明本文方法的數(shù)據(jù)校正效率更高。

        6結(jié)束語

        本文通過時間序列預(yù)測模型的應(yīng)用并結(jié)合實驗驗證了新方法的有效性,其能夠?qū)β毠さ某銮谟涗涍M行有效校正。但由于時間有限,在研究中只選擇了較少的數(shù)據(jù)完成測試,具有一定的不足,后續(xù)研究中會增加校正的數(shù)據(jù)類型,為企業(yè)員工的出勤記錄數(shù)據(jù)校正提供理論支持。

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