随着天津市公安机关“督考一体化”的深入开展，设计并研发具有绩效预测功能的公安绩效考核系统具有重要意义。一方面，绩效考核系统可以实现绩效考核的信息化、自动化、降低工作成本、提高工作效率，另一方面，绩效预测功能有助于督考部门及时发现工作问题与绩效潜力提升点，从而辅助督考部门进行决策。本文首先对公安绩效考核系统进行总体设计、功能模块设计和关键支撑构件设计。然后根据天津市公安机关实际考核情况，设计了绩效三步预测模型（3-SFM），该模型将绩效预测分为指标预测、绩效计算、绩效潜力分析三个阶段。首先是指标预测，通过分析天津市公安机关历年考核数据，设计了时间序列组合BP神经网络指标预测法（TS-GABPNN），该方法首先采用时间序列预测法进行总体趋势预测，然后用遗传算法优化后的BP神经网络对残差序列进行季节波动预测，最后将两次预测结果进行回归组合作为最终的指标预测结果。通过对比实验证明了该方法能有效预测公安绩效考核指标数据，且预测精度高于单一方法。其次是绩效计算，主要是对指标数据按照考核标准公式运算，得出绩效值。为方便绩效考核公式的录入和绩效自动计算，本文设计并实现了面向三维数据的公式解析引擎（3-d-FPE）。最后是绩效潜力分析，采用边际分析法对绩效考核公式和绩效预测结果进行分析，并根据分析结果提出绩效改进建议。目前，公安绩效考核系统V4.0版本已在市局及其下属分局投入使用，运行稳定，达到了预期目标。