[发明专利]一种施工企业盾构司机绩效考核评价方法

权利要求书

1.一种施工企业盾构司机绩效考核评价方法，其特征在于，首先选择某个盾构司机，在输入层选用在掘进过程中影响较大的N个样本参数进行取数，然后通过神经网络建模，确定评价模型来进行考核评价。

2.根据权利要求1所述的施工企业盾构司机绩效考核评价方法，其特征在于，所述N个样本参数具体包括：成本、掘进速度、故障率、管片宽度、行进距离、土质影响和综合型姿态参数。

3.根据权利要求1所述的施工企业盾构司机绩效考核评价方法，其特征在于，所述神经网络建模过程具体为：该模型从左至右依次为输入层、隐藏层、输出层、输出层，每层的样本之间通过权重和函数关系进行计算和转换；

第一步：正向传播；

预先对这七种参数每个所占的权重W_i和每一层的截距值B_i进行预设，

第二步：取得初始期望值，反向拟合，修正权重；

针对盾构司机该技术岗位，对其管理部门与该盾构司机有接触的所有岗位人员进行大范围不限界调研采样，所有调研对象采取不记名方式对该盾构司机给出综合评价，以该综合评价为初始期望值；

第三步：确定权重，进行评价；

此步骤的目的在于将第二步中计算出的修正权重进行判断，判断出哪一组的修正权重是拟合程度最高的，并以该组权重对该盾构司机进行计算判断。

4.根据权利要求3所述的施工企业盾构司机绩效考核评价方法，其特征在于，第一步：正向传播的具体过程为：

(1)取A_i⁽¹⁾＝X_i，其中A_i⁽¹⁾为第1层第i个单元的激活值，X_i为样本的第i个特征量；

(2)Z_i⁽²⁾＝ΣW_iX_i⁽²⁾+B_i⁽²⁾,此步骤的目的在于将输入层的特征参数按照预设的权重W_i和截距B_i进行计算；

(3)A_i⁽²⁾＝f(Z_i⁽²⁾)，同理1中所述，即对得到的隐藏层2中的数据进行再次取值,其中f(x)＝sigmoid(x)激活函数；

(4)Z⁽²⁾＝ΣW_iA_i⁽²⁾+B⁽²⁾,同理2中所述,对取得的隐藏层2中的数据按照预设的权重W_i和截距B_i进行计算；

(5)Output＝f(Z_i⁽³⁾)，其中f(x)＝sigmoid(x)激活函数；

即f(x)＝1/(1+e^(-net(h2)))。