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知识型员工心理契约预测方法研究——基于回归树和RBF神经网络的学习算法
1.研究背景
随着知识经济时代的到来，知识型员工的工作越来越受到重视，心理契约作为员工和组织之间的一种隐性合约，对于员工的工作表现和组织的发展都有着非常重要的影响。因此，研究知识型员工心理契约预测方法，对于提高员工工作积极性、减少员工离职率，以及加强组织竞争力都具有现实意义。
2.研究目的
本文旨在探讨基于回归树和RBF神经网络的学习算法在预测知识型员工心理契约方面的应用，并通过实证研究验证这两种算法的有效性。
3.研究方法
3.1数据源
本文选取了一家跨国知名企业的员工心理契约数据，该数据包括员工的个人特征、工作情况、组织支持等信息，并对员工的心理契约进行了调查。
3.2数据预处理
在进行回归树和RBF神经网络学习算法之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等。
3.3回归树算法
回归树算法是一种基于树结构的预测算法。本文采用CART算法构建回归树模型，通过交叉验证确定树的深度和叶节点最小样本数等参数。根据训练数据，回归树将自动划分成多个子节点，每个子节点对应一个条件分支，每个叶节点对应一个特定的响应变量值，这些响应变量值的平均值即是该叶节点的预测值。在预测时，通过遍历回归树找到与待预测样本最匹配的叶节点，返回叶节点的预测值作为模型的预测结果。
3.4RBF神经网络算法
RBF神经网络是一种基于径向基函数（RadialBasisFunction）的神经网络模型，由输入层、隐层和输出层构成。输入层接受原始特征数据，隐层采用径向基函数对数据进行处理，输出层输出预测结果。本文采用无监督学习的K-Means算法对原始数据进行聚类，确定径向基函数中心点的个数。然后采用反向传播算法对RBF神经网络进行训练。在预测时，将待预测样本送入已训练好的RBF神经网络中，得到该样本的预测结果。
4.实证研究
本文采用回归树和RBF神经网络两种学习算法对知识型员工心理契约进行预测。在进行预测之前，将数据按照7:3的比例划分为训练集和测试集。实验结果表明，回归树和RBF神经网络两种学习算法均能够有效预测知识型员工的心理契约状况。其中RBF神经网络的预测效果略优于回归树，其均方根误差和平均绝对误差均比回归树小。
5.结论与启示
本文通过回归树和RBF神经网络两种学习算法的比较，证明了基于学习算法的心理契约预测方法是可行的。这两种算法在预测知识型员工心理契约方面都具有良好的表现。对于组织管理者来说，可以根据预测结果制定具有针对性的管理措施，促进员工心理契约的达成，提高组织的整体绩效。同时，对于学习算法的研究也具有重要意义，可以为组织管理者提供更加可靠的预测工具，为知识型员工管理提供更加科学的方法。