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人才实际需求预测模型

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摘要摘要在不同年、月的职业需求数据和不同的教育水平的中国学生通过相关系数判断预测精度,经多元线性回归方程求解职业需求与教育背景的线性部分,再由BP神经网络对非线性部分实现阴影匹配。其次,在职业需求数量序列标准化后,通过马氏链对相关系数权重进行排序,权衡职业需求程度。最后,利用基于ARIMA对非线性部分在当前情形下未来三年的就业需求进行预测。

DOI kd288zzpd6/3113414

作者杨博文

机构地区 (山东科技大学,山东,济南25000)

出处《科技新时代》 2019年3期

关键词 BP 神经网络马尔可夫链系统聚类差分整合移动平均自回归模型(ARIMA) 一数据整理

分类 [医药卫生][]

出版日期 2019年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）