本申请公开了一种人员流动预测方法、装置、电子设备及介质，涉及智慧管理资源调度领域，通过对人员类别状态的定义与划分，可以对人员类别状态转移进行一致性描述。人员流动预测方法根据人员的类别状态属性取值的不同，将组织内人员进行不同类别的划分，所有类别状态分组及其流动构成了人员流动的层次化网络。利用人员流动类别状态转移模型确定单位人员的当前状态，对人员流动概率进行相应的预测和统筹，对于不同类别状态的人员，借助相关的预测模型建立形成相应的内部人员流动关系图和人员流动层次化网络，在此基础上对各类人员流动进行模拟预测。基于客观的条件数据和对历史数据的学习，能够更加高效的实现对人员流动的预测。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智慧管理资源调度领域，尤其是涉及一种人员流动预测方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、在用人单位的日常运转中，人员流动一直是单位组织结构正常运转的重要形式。如果用人单位能够基于当前人员的相关情况，对人员流动进行有效预测，那么在下一个时间周期内，单位可以进行更高效率的资源调度和资源规划，有利于提高单位的整体效率和组织稳定性。
2、因此，如何提供一种更加客观且高效的人员流动预测方法，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提供了一种人员流动预测方法、装置、电子设备及介质。
2、第一方面，本申请提供一种人员流动预测方法，所述方法包括：
3、根据预先设置的类别状态划分策略，对待预测的当前人员进行分组得到不同的类别状态分组，确定各个类别状态分组之间人员的状态转移关系，建立人员流动层次化网络；
4、统计各个类别状态分组的环境因子值、各个类别状态分组在各自然因子条件下的人员数量以及各个类别状态分组的人员总数量；其中，环境因子值用于表示某个类别状态分组所有人员的总体情况，自然因子用于表示类别状态分组中人员所处的不同自然状态；
5、根据由历史数据统计学习得到的人员状态转移函数，对当前时间周期进行预测，得到在各自然因子条件下存在状态转移的各个类别状态分组之间进行状态转移的人员数；
6、根据当前人员数量和预测得到的状态转移的人员数，计算下一时间周期开始时各个类别状态分组的人员数。。
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p>7、可选的，所述方法还包括：8、根据状态转移后的人员情况，更新各个类别状态分组的环境因子值和自然因子。
9、可选的，所述根据预先设置的类别状态划分策略，对待预测的当前人员进行分组得到不同的类别状态分组，具体包括：
10、根据人员系统的职级、岗位类别、人员类别以及系统外部状态进行划分；
11、根据职级划分为多个层次，每个层次根据岗位类别状态和人员类别状态以及系统外部状态划分为多个类别状态分组。
12、可选的，所述建立人员流动层次化网络，具体包括：
13、以类别状态划分所得的各个类别状态分组为节点；
14、同一职级的分组对应的节点作为一层，通过不同职级将人员流动层次化网络的模型划分为多个层。
15、以节点之间的连线代表各个类别状态分组之间的状态转移。
16、可选的，预测在各自然因子条件下存在状态转移的各个类别状态分组之间进行状态转移的人员数的方法，具体包括：
17、根据条件状态转移函数计算人员在类别状态(·)→(·)′转移概率，所述条件状态转移函数为ts(·)(·)′(τ,c)＝pr(xn+1＝(·)′,s＜tn+1-tn≤s+1|xn＝(·),τ,c)
18、＝t(·)(·)′(s+1|τ,c)-t(·)(·)′(s|τ,c)
19、其中，ts(·)(·)′(τ,c)为人员在类别状态(·)→(·)′转移概率，c为类别状态(·)的环境因子变量，s(s＝0,1,2,…)为当前时间周期开始时人员在类别状态(·)的持续时间；
20、分别计算自然因子条件τ下类别状态(·)→(·)′的人员转移数n(·)(·)′(τ)，最后得到类别状态(·)→(·)′的人员转移的总数n(·)(·)′，计算公式为
21、
22、
23、n(·)(·)′＝∑τn(∑)(·)′(τ)
24、其中，为自然因子条件τ当前时间周期开始时在状态(·)的持续时间为s(s＝0,1,2,…)人员数。
25、可选的，所述根据当前人员数量和预测得到的状态转移的人员数，计算下一时间周期开始时各个类别状态分组的人员数，具体包括：
26、以某个类别状态分组当前人员数量为基础，减去从该类别状态状态转移到其他类别状态的人员总数，再加上从其他类别状态状态转移到从该类别状态的人员总数，得到下一时间周期开始时该类别状态分组的人员数。
27、可选的，所述根据状态转移后的人员情况，更新各个类别状态分组的环境因子值和自然因子，具体包括：
28、对于各个类别状态分组，在下一时间周期开始时，根据上一时间周期结束时各个类别状态分组的人员数以及人员的总体情况，重新计算环境因子变量c；
29、对于没有发生状态转移的人员的自然因子值不变，对于发生状态转移的人员，根据该人员发生状态转移前后的具体类别状态分组，以预设的变化规则进行相应变化。
30、第二方面，本申请提供一种人员流动预测装置，所述装置包括：
31、状态划分单元，用于根据预先设置的类别状态划分策略，对待预测的当前人员进行分组得到不同的类别状态分组，确定各个类别状态分组之间人员的状态转移关系，建立人员流动层次化网络；
32、数量统计单元，用于统计各个类别状态分组的环境因子值、各个类别状态分组在各自然因子条件下的人员数量以及各个类别状态分组的人员总数量；其中，环境因子值用于表示某个类别状态分组所有人员的总体情况，自然因子用于表示类别状态分组中人员所处的不同自然状态；
33、状态预测单元，用于根据由历史数据统计学习得到的人员状态转移函数，对当前时间周期进行预测，得到在各自然因子条件下存在状态转移的各个类别状态分组之间进行状态转移的人员数；
34、人员计算单元，用于根据当前人员数量和预测得到的状态转移的人员数，计算下一时间周期开始时各个类别状态分组的人员数
35、第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：
36、一个或多个处理器；
37、存储器；
38、一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序配置用于执行如第一方面所述的方法。
39、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如第一方面所述的方法。
40、综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
41、本专利技术实施例提供的人员流动预测方法、装置、电子设备及介质，通过对人员类别状态的定义与划分，可以对人员类别状态转移进行一致性描述。人员流动预测方法根据人员的类别状态属性取值的不同，将组织内人员进行不同类别的划分，人员的流动表示为人员在不同类别状态间的切换，所有类别状态分组及其流动构成了人员流动的层次化网络。利用人员流动类别状态转移模型确定单位人员的当前状态，对人员流动概率进行相应的预测和统筹，对于不同类别状态的人员，借助相关的预测模型建立形成相应的内部人员流动关系图和人员流动层次化网络，在此基础上对各类人员流动进行模拟预测。基于客观的条件数据和对历史数据的学习，能够更加高效的实现对人员流动的预测。
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【技术保护点】
1.一种人员流动预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的人员流动预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的人员流动预测方法，其特征在于，所述根据预先设置的类别状态划分策略，对待预测的当前人员进行分组得到不同的类别状态分组，具体包括：
4.根据权利要求3所述的人员流动预测方法，其特征在于，所述建立人员流动层次化网络，具体包括：
5.根据权利要求4所述的人员流动预测方法，其特征在于，预测在各自然因子条件下存在状态转移的各个类别状态分组之间进行状态转移的人员数的方法，具体包括：
6.根据权利要求5所述的人员流动预测方法，其特征在于，所述根据当前人员数量和预测得到的状态转移的人员数，计算下一时间周期开始时各个类别状态分组的人员数，具体包括：以某个类别状态分组当前人员数量为基础，减去从该类别状态状态转移到其他类别状态的人员总数，再加上从其他类别状态状态转移到从该类别状态的人员总数，得到下一时间周期开始时该类别状态分组的人员数。
7.根据权利要求6所述的人员流动预测方法，其特征在于，所述根据状态转移后的人员情况，更新各个类别状态分组的环境因子值和自然因子，具体包括：
8.一种人员流动预测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
...
【技术特征摘要】
1.一种人员流动预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的人员流动预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的人员流动预测方法，其特征在于，所述根据预先设置的类别状态划分策略，对待预测的当前人员进行分组得到不同的类别状态分组，具体包括：
4.根据权利要求3所述的人员流动预测方法，其特征在于，所述建立人员流动层次化网络，具体包括：
5.根据权利要求4所述的人员流动预测方法，其特征在于，预测在各自然因子条件下存在状态转移的各个类别状态分组之间进行状态转移的人员数的方法，具体包括：
6.根据权利要求5所述的人员流动预测方法，其特征在于，所述根据当前人员数量和预测得到的状态转移的人...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫俊刚，洪瑞，刘阳，陈英武，陈盈果，刘晓路，吕济民，陈宇宁，何磊，杜永浩，姚锋，王沛，程力，潘雨，张忠山，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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