据最新调查显示,当前企业最常面临的危机是人力资源危机。有33.7%的被调查企业表示人力资源管理危机对其企业产生了严重影响。然而,我国企业中高层管理人员的危机识别能力和危机处理能力普遍相对薄弱,如人力资源危机等与企业经营和效益间接相关的危机敏感度相对较低。随着社会经济的发展,我国酒店业也处于快速的发展期,是我国目前发展最为迅速的行业之一。作为劳动密集型产业,酒店是以提供服务为主要特征,顾客的满意程度主要取决于提供服务的员工其服务质量的高低。可见酒店人力资源的状况很大程度上决定了酒店未来的发展。专家指出,未来我国旅游业的发展首当其冲的就是危机管理,酒店人力资源危机管理的重要性也日益体现。凡事预则立,不预则废,对酒店人力资源危机加以深入研究,实现对危机的识别和预警,将会促进酒店真正客观、公正地认识人力资源危机,减少甚至避免危机发生,对于酒店的发展也将具有重要意义。因此,本文在研究国内外有关人力资源危机预警等相关文献的基础上,对酒店人力资源危机预警机制进行了设计和实证分析。本文构建了酒店人力资源危机预警模型,主要包括预警指标构建、指标预处理、危机信息收集预处理、危机等级评价等四个环节。笔者在文献研究和专家指导的基础上,预选出酒店人力资源危机为一级指标,员工结构、员工在岗状况以及员工满意为二级指标,以及32个三级指标的三级预警指标框架。并通过高校专家以及酒店管理者的效度评价和评分,从32个三级指标中,挑选了16个重要指标。然而,大量的指标数据势必会加重BP神经网络的训练负担,降低网络误差的收敛性能,影响网络训练的稳定性。故本文基于因子分析的理论,以最少的信息丢失为前提,对每一类型的二级危机预警指标分别采用单因素因子分析进行优化,将原有的16个三级指标变量综合成3个综合指标,作为BP神经网络的输入量。基于人工神经网络理论,结合酒店人力资源管理的特点,构建出了适用于酒店人力资源危机预警的3层BP神经网络,并且对30家样本酒店进行了训练和仿真,得到了酒店人力资源危机预警模型。结合员工满意度的调查,选取一家酒店为例,在运用BP神经网络进行判断后,分析该酒店员工的满意度,结果与BP神经网络判断相一致。证实了该预警系统模型对检验测试样本危机判断效果理想,这体现了预警模型对酒店人力资源危机有较好的识别能力,也说明了基于BP神经网络的酒店人力资源危机预警系统的可行性和实用性。最后,在案例酒店员工期望调查的基础上,提出了相应的改善建议。