CN113537697A - 一种城市管理中监督员绩效评价的方法及系统 - Google Patents

一种城市管理中监督员绩效评价的方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种城市管理中监督员绩效评价的方法及系统，通过移动设备采集监督员的GPS坐标点，将采集到的坐标点按时间顺序匹配到具体的道路网上，生成监督员的巡查路线，可自动获取监督员的轨迹长度、巡查时间等数据，对所获取的评价指标进行相似度计算并分成至少两个以上二级因素集，将二级因素作为因素构建一级因素集，构建监督员绩效评价的模型结构图，采用组合赋权法计算一级因素集和二级因素集的权重，再根据所求权重对监督员绩效进行综合评价，解决了监督员巡查轨迹难以统计，耗时耗力的问题，节约了人力资源的同时，也使得采集的评价指标数据更加准确，评价结果更加全面。

Description

一种城市管理中监督员绩效评价的方法及系统
技术领域
本发明涉及绩效评价技术领域，特别涉及一种城市管理中监督员绩效评价的 方法及系统。
背景技术
为了提高城市管理水平，需要对城市管理中的监督员的工作进行客观评价， 实现对监督员履行岗位职能的有效监督。但是当前对城市管理监督员的评价中存 在以下不足：对监督员的考核不全面、缺乏考勤纪律、岗位培训等因素的评价； 无法实现对监督员在巡查时间内的自动监督，只能通过人工确认监督员的轨迹， 成本巨大，准确率低，因此需要一种对监督员更加全面的评价方法。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供了一种城市管理中监督员绩效评 价的方法及系统，通过移动设备采集监督员的GPS坐标点，统计监督员各项工作 数据获取监督员绩效评价指标，并通过组合赋权法计算评价指标权重，分层对监 督员绩效进行综合评价，该方法通过移动设备采集监督员巡查轨迹，大大节约了 评价过程的人力资源，获取的评价数据更加准确，使得评价结果更能反映监督员 的实际绩效。
本发明实施例的第一方面提供了一种城市管理中监督员绩效评价的方法，所 述城市管理中监督员绩效评价方法包括以下步骤：
S1设定监督员绩效评价周期，划分监督员的巡查责任网格；
S2获取评价周期内监督员绩效评价的指标数据，所述指标包括：
监督员巡查时间、轨迹长度、有效上报率、公众举报率、按时核查率、按时 核实率、出勤时间率、按时打卡率、工作日志提交率、培训参加率、考试合格率 等；
S3计算各指标的相似度将S2中的评价指标划成至少两个以上二级因素集， 所述二级因素集为一级因素集中的元素；
S4构建监督员绩效评价的模型结构图，分层计算一级因素集中二级因素集 的权重和二级因素集中评价指标的权重；
S5根据S4中得到的权重对监督员的工作绩效进行综合评价。
本发明实施例的第二方面提供了一种城市管理中监督员绩效评价系统，所述 系统包括以下步骤：
S1设定监督员绩效评价周期，划分监督员的巡查责任网格；
S2获取评价周期内监督员绩效评价的指标数据，所述指标包括：
监督员巡查时间、轨迹长度、有效上报率、公众举报率、按时核查率、按时 核实率、出勤时间率、按时打卡率、工作日志提交率、培训参加率、考试合格率 等；
S3计算各指标的相似度将S2中的评价指标划成至少两个以上二级因素集， 设定一级因素集，一级因素集包括所述二级因素集；
S4构建监督员绩效评价的模型结构图，分层计算一级因素集中二级因素集 的权重和二级因素集中评价指标的权重；
S5根据S4中得到的权重对监督员的工作绩效进行综合评价。
本发明实施例的第三方面提供了一种终端，所述终端包括处理器和存储器, 所述存储器中存储有至少一条程序代码,所述至少一条程序代码由所述处理器加 载并执行以实现上述的一种城市管理中监督员绩效评价方法。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质中 存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现上 述的一种城市管理中监督员绩效评价方法。
本发明的一种城市管理中监督员绩效评价的方法及系统，具备如下有益效 果：
1.本发明公开了一种城市管理中监督员绩效评价方法及系统，通过监测监 督员的工作过程，统计监督员的工作结果获取监督员绩效评价的指标数据，对所 获取的评价指标进行相似度计算并分成至少两个以上二级因素集，将二级因素作 为因素构建一级因素集，构建监督员绩效评价的模型结构图，采用组合赋权法计 算一级因素集和二级因素集的权重，根据所求权重对监督员绩效进行综合评价， 采用该方法对监督员绩效进行评价，不仅主观权重还考虑到了客观权重，评价过 程更严谨，评价结果更准确，能够充分体现监督员的工作成果。
2.本发明公开了一种城市管理中监督员绩效评价方法及系统，通过移动设 备采集监督员的GPS坐标点，将采集到的坐标点按时间顺序匹配到具体的道路网 上，生成监督员的巡查路线，并所生成的监督员的巡查路线与监督员的责任网格 相比较，从而计算监督员的巡查轨迹长度和巡查时间，并周期性采集监督员的评 价指标，根据采集到的评价指标数据求得评价权重，再对监督员的绩效进行综合 评价，采用该方法对监督员进行绩效评价，可以自动获取监督员的轨迹长度、巡 查时间等数据，解决了监督员巡查轨迹难以统计，耗时耗力的问题，节约了人力 资源的同时，也使得采集的评价指标数据更加准确，评价结果更加全面。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使 用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实 施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根 据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一种城市管理中监督员绩效评价方法的整体流程图；
图2是评价指标分类流程图；
图3是监督员巡查时间计算方法的流程图；
图4是监督员绩效评价的模型结构图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之 类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚， 在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对 众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发 明的描述。
本发明实施例提供一种城市管理中监督员绩效评价方法，上述城市管理中监 督员绩效评价方法包括以下步骤：
S1设定监督员绩效评价周期，划分监督员的巡查责任网格；
在一些实施例中，根据监督员的工作内容及评价需要等综合设定监督员的评 价周期，评价周期可分为周评、月评、半年评、年评等，监督员的巡查责任网格 可根据监督员的主观意愿和客观指标综合确定。
S2获取评价周期内监督员绩效评价的指标数据，所述指标包括：
监督员巡查时间、轨迹长度、有效上报率、公众举报率、按时核查率、按时 核实率、出勤时间率、按时打卡率、工作日志提交率、培训参加率、考试合格率 等；
在一些实施例中，监督员的评价指标由监督员工作中采集到的基本指标计算 得出，计算公式如下表所示：
序号 指标名称 计算公式
1 监督员有效上报率 监督员有效上报数/监督员上报数
2 公众举报率 公众有效举报数/公众举报数
3 按时核实率 按时核实数/应核实数
4 按时核查率 按时核查数/应核查数
5 出勤时间率 出勤时间/应出勤时间
6 按时打卡率 按时打卡次数/应按时打卡次数
7 工作日志提交率 提交工作日志数/应提交工作日志数
8 培训参加率 参加培训次数/应参加培训次数
9 考试合格率 考核合格数/应参加考试数
评价指标计算公式表
S3计算各指标的相似度将S2中的评价指标划成至少两个以上二级因素集， 所述二级因素集为一级因素集中的元素；
在一些实施例中，一级因素集中包括业务工作、考勤纪律、巡查轨迹、岗位 培训四个二级因素集，其中二级因素集业务工作包括有效上报率、1-公众举报率、 按时核查率、按时核实率，巡查轨迹包括巡查时间、轨迹长度，考勤纪律包括出 勤时间率、按时打卡率、工作日志提交率，岗位培训包括培训参加率、考试合格 率。
S4构建监督员绩效评价的模型结构图，分层计算一级因素集中二级因素集 的权重和二级因素集中评价指标的权重；
S5根据S4中得到的权重对监督员的工作绩效进行综合评价。
基于上述评价方法，上述监督员的轨迹长度和巡查时间获取步骤如下：
设定监督员的上下班打卡时间，设定采集监督员的GPS坐标点的采集频率， 通过移动设备采集监督员的GPS坐标点，将采集到的GPS坐标点按照时间顺序进 行排列生成巡查线路，并匹配到具体的道路网上；
判断监督员巡查路线是否都在监督员的责任网格范围内；
若是，监督员的巡查路线长度则为监督员的轨迹长度L，监督员的巡查时 间T＝下班打卡时间-上班打卡时间；
若否，计算监督员巡查路线与责任网格边界的交叉点，将交叉点按时间顺序 记为C1,C2,…Ci，…Cn；
计算监督员的轨迹长度：L＝L1+…+Li+…+Ln；
计算监督员的巡查时间：T＝T1+…+Ti+…+Tn
Figure BDA0003093159160000051
其中L1为监督员起始点与交叉点C1之间的轨迹长度，Li为第i个交叉点Ci与第i+1个交叉点Ci+1之间的轨迹长度，Cn为监督员巡查轨迹与责任网格边界 最后一个交叉点,Ln为监督员终止点与Cn之间的距离，xi为监督员位于网格外且 最邻近网格边界的轨迹点，M1为起始点与轨迹点x1之间的轨迹长度，Mi为轨迹 点xi与轨迹点xi+1之间的轨迹长度，Mi为xn与终止点之间的轨迹长度，Δt1为轨 迹点x1与起始点之间的时间差，Δti为轨迹点xi与轨迹点xi+1之间的时间差，Δtn为 轨迹点xn与终止点之间的时间差。
参照图2，在一些实施例中，该评价方法通过移动设备采集监督员的GPS坐 标点，并按照时间顺序将采集到的坐标点匹配到具体的道路网上生成监督员的巡 查路线，将生成的巡查路线与监督员的责任网格进行对比，判断监督员是否存在 脱岗行为，若不存在则可之间根据监督员巡查路线计算监督员的巡查轨迹和巡查 时间；若监督员存在脱岗行为，则根据监督员的巡查路线与其责任网格的交点分 段计算监督员的巡查轨迹和巡查时间。
基于上述评价方法，上述指标的相似度通过皮尔逊相关系数进行判断，当皮 尔逊系数越接近于1，表明所求两个指标的相似度越高，皮尔逊相关系数的计算 公式如下所示：
Figure BDA0003093159160000052
其中，X,Y表示两个评价指标，E表示数学期望，cov表示协方差。
参照图3，本实施例中，通过皮尔逊算法依次计算两个指标之间的标准差和 协方差的商来判断两指标之间的相似度，当所计算的两个评价指标的皮尔逊系数 越接近于1，表明两个评价指标越相似，将两个评价指标的皮尔逊系数与预先设 定的阈值比较，当两个评价指标的皮尔逊系数大于阈值则将两个评价指标分成同 一二级因素集。
基于上述评价方法，上述评价指标权重通过组合赋权法进行计算，具体计算 步骤如下：
(1)通过层次分析法计算评价指标的主观权重w1；
(2)构建评价矩阵M，设定评价指标的客观权重为w2，将评价指标的客观 权重为w2作为影响因子，构建规范化评价矩阵N；
(3)将评价指标的主观权重向量w1当作一个算子加入到规范化评价矩阵N 中构建新的加权规范化评价矩阵N'；
(4)获取待评价对象对应的评价指标的评价数据，构造评价矩阵M；
(5)获取所有评价指标对应待评价对象的总偏移值P*；
(7)构建偏移值最大化评价模型，其中，将主观权重和客观权重融合的组 合权重应在评价指标对待评价对象的偏移值和最大时求解；
(7)采用拉格朗日函数对偏移值最大化评价模型进行求解，获取组合赋权 向量w3，
(8)对求得的w3的最优解进行归一化处理，得到最终所求的组合赋权权重 向量
在一些实施例中，获取q个待评价对象对应的p个评价指标的评价数据，构造q个待评 价对象对应的p个评价指标的评价矩阵M＝(mji)q×p，其中mji为第j个待评价对象对应的第i 个评价指标的评价数据；
计算对于第i个评价指标，第j个待评价对象与第k个待评价对象的偏移值 Rjik＝|mji-mjk|；
根据所求得的偏移值计算对于第i个评价指标，第j个待评价对象与其他待评价对象的 总偏移值
Figure RE-GDA0003223264490000061
综合组合赋权权重和主观赋权权重的影响，计算出对于第i个评价指标，第j个待评价 对象与其他待评价对象的总偏移值
Figure RE-GDA0003223264490000062
再计算出对于第i个评价指标，全部待评价对象的总偏移值
Figure RE-GDA0003223264490000063
依次类推对于全部评价指标，全部待评价对象的总偏移值
Figure RE-GDA0003223264490000064
根据总偏移值构造偏移值最大化评价模型，模型如下：
Figure BDA0003093159160000075
采用拉格朗日方法进行求解，构建拉格朗日函数如下：
Figure BDA0003093159160000077
其中ε为拉格朗日参数；
对求得的w3的最优解进行归一化处理，可得权重w3为：
Figure BDA0003093159160000076
基于上述评价方法，所述评价指标的主观权重采用层次分析法计算得到，计 算步骤如下：
构建监督员绩效评价的模型结构图；
构建一级因素集层的判断矩阵和二级因素集层的判断矩阵；
对一级因素集和二级因素集的判断矩阵进行一致性检验，计算公式如下：
Figure BDA0003093159160000081
当
Figure BDA0003093159160000082
时，说明判断矩阵在容许范围内；
其中，CI为一致性指标，n为判断矩阵对角线元素个数之和，CR为一致性 比率，RI为随机一致性指标；
计算权重,计算过程如下：
(1)求解|D-λmaxI|＝0，得到判断矩阵最大特征值λmax；
(2)将λmax代入DW＝λmaxW中求得λmax对应的特征向量W；
(3)对所求出的特征向量进行归一化处理可得到所求权重；
(4)将判断矩阵D、E1、E2、E3、E4经(1)-(3)计算得到其各自权重 向量A、A1、A2、A3、A4；
其中I表示单位矩阵。
在一些实施例中，构建监督员绩效评价的模型结构图如图4所示，一级因素 集的判断矩阵
Figure BDA0003093159160000083
其中dji表示第一因素集中第j个因素相对第 i个因素的比较结果；
二级因素集层的判断矩阵
Figure BDA0003093159160000084
其中eji表示第二因素集中第j 个因素相对第i个因素的比较结果。
基于上述评价方法，上述监督员的综合评价计算公式如下：
B＝U*A＝(U1*A1,U2*A2,…,Um*Am)
其中B表示对监督员工作绩效的综合评价结果，U表示一级因素集,A表示 一级因素集权重向量，Um二级因素集，Am表示二级因素集的权重向量。
在一些实施例中，监督员的综合评价结果可以采用平均值融合法、模糊算法 等方法进行求解。
本发明实施例所提供的一种城市管理中监督员绩效评价系统，与上述实施例 提供的一种城市管理中监督员绩效评价方法实施例属于同一构思，其具体实现过 程详见方法实施例，这里不再赘述。
本发明实施例提供了一种终端，该终端包括处理器和存储器,所述存储器中 存储有至少一条程序代码,所述至少一条程序代码由所述处理器加载并执行以实 现上述实施例中的一种城市管理中监督员绩效评价方法。
本发明实施例提供的终端包括：至少一个处理器、存储器、用户接口和至少 一个网络接口。终端中的各个组件通过总线系统耦合在一起。可以理解，总线系 统用于实现这些组件之间的连接通信。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有至少一 条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现上述实施例中的 一种城市管理中监督员绩效评价方法。
可以理解，存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性 和非易失性存储器两者。本发明实施例中的存储器能够存储数据以支持终端的操 作。这些数据的示例包括：用于在终端上操作的任何计算机程序，如操作系统和 应用程序。其中，操作系统包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层 等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序可以包含各种应 用程序。
本发明不局限于上述具体的实施方式，本领域的普通技术人员从上述构思出 发，不经过创造性的劳动，所做出的种种变换，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种城市管理中监督员绩效评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1设定监督员绩效评价周期，划分监督员的巡查责任网格；
S2获取评价周期内监督员绩效评价的指标数据，所述指标包括：
监督员巡查时间、轨迹长度、有效上报率、公众举报率、按时核查率、按时核实率、出勤时间率、按时打卡率、工作日志提交率、培训参加率、考试合格率等；
S3计算各指标的相似度将S2中的评价指标划成至少两个以上二级因素集，所述二级因素集为一级因素集中的元素；
S4构建监督员绩效评价的模型结构图，分层计算一级因素集中二级因素集的权重和二级因素集中评价指标的权重；
S5根据S4中得到的权重对监督员的工作绩效进行综合评价。
2.根据权利要求1所述的一种城市管理中监督员绩效评价方法，其特征在于，所述监督员的轨迹长度和巡查时间获取步骤如下：
设定监督员的上下班打卡时间，设定采集监督员的GPS坐标点的采集频率，通过移动设备采集监督员的GPS坐标点，将采集到的GPS坐标点按照时间顺序进行排列生成巡查线路，并匹配到具体的道路网上；
判断监督员巡查路线是否都在监督员的责任网格范围内；
若是，监督员的巡查路线长度则为监督员的轨迹长度L，监督员的巡查时间T＝下班打卡时间-上班打卡时间；
若否，计算监督员巡查路线与责任网格边界的交叉点，将交叉点按时间顺序记为C1,C2,…Ci，…Cn；
计算监督员的轨迹长度：L＝L1+…+Li+…+Ln；
计算监督员的巡查时间：T＝T1+…+Ti+…+Tn
Figure FDA0003093159150000011
其中L1为监督员起始点与交叉点C1之间的轨迹长度，Li为第i个交叉点Ci与第i+1个交叉点Ci+1之间的轨迹长度，Cn为监督员巡查轨迹与责任网格边界最后一个交叉点,Ln为监督员终止点与Cn之间的距离，xi为监督员位于网格外且最邻近网格边界的轨迹点，M1为起始点与轨迹点x1之间的轨迹长度，Mi为轨迹点xi与轨迹点xi+1之间的轨迹长度，Mi为xn与终止点之间的轨迹长度，Δt1为轨迹点x1与起始点之间的时间差，Δti为轨迹点xi与轨迹点xi+1之间的时间差，Δtn为轨迹点xn与终止点之间的时间差。
3.根据权利要求1所述的一种城市管理中监督员绩效评价方法，其特征在于，所述指标的相似度通过皮尔逊相关系数进行判断，当皮尔逊系数越接近于1，表明所求两个指标的相似度越高，皮尔逊相关系数的计算公式如下所示：
Figure FDA0003093159150000021
其中，X,Y表示两个评价指标，E表示数学期望，cov表示协方差。
4.根据权利要求1所述的一种城市管理中监督员绩效评价方法，其特征在于，所述评价指标权重通过组合赋权法进行计算，具体计算步骤如下：
(1)通过层次分析法计算评价指标的主观权重w1；
(2)构建评价矩阵M，设定评价指标的客观权重为w2，将评价指标的客观权重为w2作为影响因子，构建规范化评价矩阵N；
(3)将评价指标的主观权重向量w1当作一个算子加入到规范化评价矩阵N中构建新的加权规范化评价矩阵N'；
(4)获取待评价对象对应的评价指标的评价数据，构造评价矩阵M；
(5)获取所有评价指标对应待评价对象的总偏移值P*；
(6)构建偏移值最大化评价模型，其中，将主观权重和客观权重融合的组合权重应在评价指标对待评价对象的偏移值和最大时求解；
(7)采用拉格朗日函数对偏移值最大化评价模型进行求解，获取组合赋权向量w3，
(8)对求得的w3的最优解进行归一化处理，得到最终所求的组合赋权权重向量。
5.根据权利要求1所述的一种城市管理中监督员绩效评价方法，其特征在于，所述主观权重向量w1计算步骤如下：
构建监督员绩效评价的模型结构图；
构建一级因素集层的判断矩阵和二级因素集层的判断矩阵；
对一级因素集和二级因素集的判断矩阵进行一致性检验，计算公式如下：
Figure FDA0003093159150000031
当
Figure FDA0003093159150000032
时，说明判断矩阵在容许范围内；
其中，CI为一致性指标，n为判断矩阵对角线元素个数之和，CR为一致性比率，RI为随机一致性指标；
计算权重,计算过程如下：
(1)求解|D-λmaxI|＝0，得到判断矩阵最大特征值λmax；
(2)将λmax代入DW＝λmaxW中求得λmax对应的特征向量W；
(3)对所求出的特征向量进行归一化处理可得到所求的主观权重向量w1；
其中I表示单位矩阵。
6.根据权利要求1所述的一种城市管理中监督员绩效评价方法，其特征在于，所述监督员的综合评价计算公式如下：
B＝U*A＝(U1*A1,U2*A2,…,Um*Am)
其中B表示对监督员工作绩效的综合评价结果，U表示一级因素集,A表示一级因素集权重向量，Um二级因素集，Am表示二级因素集的权重向量。
7.一种城市管理中监督员绩效评价系统，其特征在于，所述系统包括以下步骤：
S1设定监督员绩效评价周期，划分监督员的巡查责任网格；
S2获取评价周期内监督员绩效评价的指标数据，所述指标包括：
监督员巡查时间、轨迹长度、有效上报率、公众举报率、按时核查率、按时核实率、出勤时间率、按时打卡率、工作日志提交率、培训参加率、考试合格率等；
S3计算各指标的相似度将S2中的评价指标划成至少两个以上二级因素集，所述二级因素集为一级因素集中的元素；
S4构建监督员绩效评价的模型结构图，分层计算一级因素集中二级因素集的权重和二级因素集中评价指标的权重；
S5根据S4中得到的权重对监督员的工作绩效进行综合评价。
8.一种终端，其特征在于，所述终端包括处理器和存储器,所述存储器中存储有至少一条程序代码,所述至少一条程序代码由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6中任一项权利要求所述的一种城市管理中监督员绩效评价方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6中任一项权利要求所述的一种城市管理中监督员绩效评价方法。
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