酒店人力资源分配优化模型以酒店相对数据预测为主,无法合理分配酒店资源,影响了分配优化效果。因此,本文设计了基于误差反向传播神经网络(gray back propagation neural network,Gray-BP)的酒店人力资源分配优化模型。研究人员首先基于...酒店人力资源分配优化模型以酒店相对数据预测为主,无法合理分配酒店资源,影响了分配优化效果。因此,本文设计了基于误差反向传播神经网络(gray back propagation neural network,Gray-BP)的酒店人力资源分配优化模型。研究人员首先基于Gray-BP神经网络辨识人力资源分配参数,将酒店人力资源数据作为输入变量,人力资源分配结果作为输出变量,辨识变量中影响人力资源分配的关键因素,从而确保酒店人力资源分配优化效果。其次优化酒店人力资源分配目标函数,遵循总量控制、先内后外、结构与数量并行等原则,优化酒店人力资源分配目标函数,使酒店人力资源分配结构更加合理。最后采用对比实验,验证了该方法的资源分配优化效果更佳,能够应用于实际生活中。展开更多
文摘酒店人力资源分配优化模型以酒店相对数据预测为主,无法合理分配酒店资源,影响了分配优化效果。因此,本文设计了基于误差反向传播神经网络(gray back propagation neural network,Gray-BP)的酒店人力资源分配优化模型。研究人员首先基于Gray-BP神经网络辨识人力资源分配参数,将酒店人力资源数据作为输入变量,人力资源分配结果作为输出变量,辨识变量中影响人力资源分配的关键因素,从而确保酒店人力资源分配优化效果。其次优化酒店人力资源分配目标函数,遵循总量控制、先内后外、结构与数量并行等原则,优化酒店人力资源分配目标函数,使酒店人力资源分配结构更加合理。最后采用对比实验,验证了该方法的资源分配优化效果更佳,能够应用于实际生活中。
