Метод нейросетевого прогнозирования трудового потенциала

Представлена многомерная модель трудового потенциала, основу которой составляет композиция свойств акторов. Модель позволяет оценивать способности, компетентность и трудовое поведение по шестнадцати индикаторам. Она применима с высокой результативностью для оценки трудового потенциала на микро, мезо и макроуровнях: отдельного работника, коллектива, организации, группы компаний, отрасли. Эмпирической базой послужили результаты обследования 764 респондентов в возрасте от 17 до 65 лет, занятых в организациях рыбохозяйственного комплекса. С целью формализации состояний трудового потенциала применена возрастная группировка. Для прогнозирования трудового потенциала предложен алгоритм оперативного и низкозатратного формирования его исходных временных рядов, позволяющих быстро наделять применяемую модель опорными ассоциативными связями. На основе этих связей нейросетевая система может непрерывно обучаться в реальном времени и формировать прогнозы, а также целесообразные решения по управлению трудовым потенциалом. Раскрыты структурные особенности и правила функционирования этой системы. Приведены примеры построения исходных временных рядов и результатов прогнозирования будущих событий. Даны рекомендации по использованию предложенных решений нейросетевого прогнозирования.