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基于BP神经网络的员工隐性缺勤行为预警模型研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-23页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 研究目的与意义第11-12页
        1.2.1 研究目的第11-12页
        1.2.2 研究意义第12页
    1.3 国内外研究现状及评述第12-20页
        1.3.1 出勤主义第12-15页
        1.3.2 隐性缺勤第15-17页
        1.3.3 预警模型第17-20页
        1.3.4 国内外研究评述第20页
    1.4 研究内容与方法第20-23页
        1.4.1 研究内容第20-21页
        1.4.2 研究方法第21-22页
        1.4.3 技术路线第22-23页
第2章 员工隐性缺勤行为及外在效应第23-28页
    2.1 员工隐性缺勤行为的基本内涵第23-24页
        2.1.1 员工隐性缺勤行为的概念界定第23页
        2.1.2 员工隐性缺勤行为的基本属性第23-24页
    2.2 员工隐性缺勤行为的表现征兆第24-25页
    2.3 员工隐性缺勤行为的影响后果第25-27页
        2.3.1 对个人产生的影响后果第25-26页
        2.3.2 对组织产生的影响后果第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 员工隐性缺勤行为的影响因素及影响机理分析第28-39页
    3.1 员工隐性缺勤行为影响因素归纳第28-30页
        3.1.1 个人因素第28-29页
        3.1.2 组织因素第29-30页
    3.2 员工隐性缺勤行为概念模型提出第30-32页
        3.2.1 出勤—缺勤决策动态模式第30-31页
        3.2.2 员工隐性缺勤行为初始概念模型第31-32页
    3.3 员工隐性缺勤行为问卷调查数据分析第32-34页
        3.3.1 问卷设计原理第32-33页
        3.3.2 研究变量的描述性统计分析第33-34页
    3.4 基于SEM的隐性缺勤行为概念模型拟合分析第34-38页
        3.4.1 模型信效度分析第34-36页
        3.4.2 结构方程模型检验第36页
        3.4.3 模型拟合与结果分析第36-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第4章 基于BP神经网络的预警模型构建及实验步骤设计第39-52页
    4.1 预警理论框架第39-41页
        4.1.1 预警方法第39页
        4.1.2 预警流程第39-41页
    4.2 基于K-means聚类的预警警度设计第41-45页
        4.2.1 预警指标的量化标准第41-42页
        4.2.2 预警指标的转化处理第42-43页
        4.2.3 预警警度的设计第43-45页
    4.3 基于BP神经网络的预警模型构建第45-50页
        4.3.1 BP神经网络的必要性与可行性第45-46页
        4.3.2 预警模型的结构设计及参数设置第46-49页
        4.3.3 预警输入数据的归一化处理第49页
        4.3.4 预警模型的建立第49-50页
    4.4 员工隐性缺勤行为预警模型实验步骤设计第50-51页
        4.4.1 实验目的第50页
        4.4.2 实验条件第50-51页
        4.4.3 实验步骤第51页
    4.5 本章小结第51-52页
第5章 实证研究第52-70页
    5.1 A企业背景第52-53页
    5.2 实验数据的收集与整理第53-55页
        5.2.1 数据收集第53-54页
        5.2.2 数据预处理第54-55页
    5.3 员工隐性缺勤行为预警模型实验过程第55-66页
        5.3.1 预警数据期望值设置第55-56页
        5.3.2 预警模型训练第56-62页
        5.3.3 预警模型检验及预测第62-64页
        5.3.4 实验结果分析第64-66页
    5.4 员工隐性缺勤行为预警管理对策建议第66-69页
        5.4.1 管理策略第66-69页
        5.4.2 预警状态对策第69页
    5.5 本章小结第69-70页
结论第70-71页
参考文献第71-77页
附录第77-80页
攻读学位期间发表的学术论文第80-81页
致谢第81页

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