關键词：神经网络；出勤记录；数据校正

1引言

可靠且准确的职工出勤数据可以为企业的决策和调度工作提供重要信息，但由于企业内职工的出勤记录数量较大，出勤记录会不可避免地出现误差，因此需要对职工的出勤记录进行核对和校正[1]。本文基于时间序列神经网络预测模型，设计职工出勤记录数据校正方法，为企业内的出勤数据修正提供理论支持。

2显著误差检测原理约束出勤记录数据未知变量

在变量不可测的基础上对误差变量进行估计，剔除出冗余性变量。在显著误差的检测原理下给定统计函数，计算式为：

3基于时间序列神经网络预测模型获取校正最优解

按照时间序列神经网络预测模型对职工的出勤记录数据进行误差误测，在反向推导中获取校正最优解。其中最优解的计算精准度与预测误差有关，因此需要保证预测误差在最小范围内，即：

4全覆盖视域流程下实现职工出勤记录数据校正

在时间序列神经网络预测模型的相关性分析下，对出勤数据进行核对和校正。分析校验报错形式如表1所列。

根据表1所列，在工作现场需要对出勤进行记录，按照前置确认和过程验证2种形式，对工作人员的出勤情况进行分析。基于对现场工作中出现的错误类型的分析，将上文中获取的预测模型最优解代人校正过程中，以全覆盖的形式设计校正流程，对错误情况或是符合条件的内容进行覆盖。