基于灰色理论和神经网络的人才需求预测模型

中山大学

硕士学位论文

基于灰色理论和神经网络的人才需求预测模型

姓名：胡雪花

申请学位级别：硕士

专业：信息计算科学

指导教师：姚正安

20090601

中山大学硕士学位论文

基于灰色理论和神经网络的人才需求预测模型

专业：信息计算科学

姓名：胡雪花

指导老师：姚正安教授

摘要

在市场经济的背景下，人才规划的重要性日益突出，而人才规划的前提是对人才需求进行科学合理的预测．然而在现阶段，我国在人才需求预测这方面的工作还较薄弱，主要集中于企业层次，而没有上升到产业和行业层次，对人才规划和专业规划的指导意义不大．同时，研究方法主要采用单一模犁，且大部分针对的是人才需求本身的数据进行分析，没有对人才需求预测系统的指标体系进行深入分析，模型适用性较局限．

本文的主要目的就是针对教育部的重大项目“高校本科专业设置预测系统＂中人才需求预测模块的需求，建立适用性较强的、针对行业级人才需求的预测模型．本文首先从经济、社会、科学技术、涉外经济四个方面进行分析，建立了人才需求预测系统的指标体系．本文还结合相关性分析和灰色关联分析，提出了基于灰色关联序的动态指标选择模型，在选维的基础上再进行降维，从而在一定程度上解决了数据量少的问题．同时，本文对指标建立了三种灰色预测模型，并在实际数据的检验下选择等维动态ＧＯＭ模型为指标预测的最优模型．在对指标分析建模的基础上，本文建立了基于灰色理论的ＢＰ神经网络人才需求预测模型，并同时建立了两个单一模型：人才需求预测的等维动态ＧＯＭ模型和ＢＰ神经网络模型作为对比模型，以评价模型的优劣．最后针对人才系统动态性的特征，提出基于灰色理论的Ｅｌｍａｎ神经网络模型作为改进模型．

由于结合了灰色理论与神经网络两方面的优点，本文所建立的模型既能够反映各指标对人才需求影响的动态变化，又充分利用了各指标的信息，同时利用双重降维的方法在一定程度上解决了人才需求历史数据不足的缺陷．经过实际数据的检验，本文所建立的模型能够达到较好的预测精度，具有较强的适用性，为社会化的人才需求预测提供了一种可行的方法，进而对人才规划和专业规划具有一

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定的指导意义．但由于“高校本科专业设置预测系统＂这一项目开展时间较短，所涉指标与数据十分庞大，涉及多部门、多地区，采集难度很高，导致本论文可用数据较少，因而只能对短期预测提供一定的指导，在中长期预测方面的实用性有待进一步的验证。

关键词：人才需求预测，灰色关联分析，灰色预测，ＢＰＮＮ，ＥｌｍａｎＮＮ

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ＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＭｏｄｅｌｓｏｆＴａｌｅｎｔＤｅｍａｎｄＢａｓｅｄｏｎＧｒｅｙ

ＴｈｅｏｒｙａｎｄＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ

Ｍａｊｏｒ：ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅ

Ｎａｍｅ：ＨｕＸｕｅｈｕａ

Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＹａｏＺｈｅｎｇ’ａｎ

ＡＢＳＴＲＡＣＴ

．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｆｍａｒｋｅｔｅｃｏｎｏｍｙ，ｔａｌｅｎｔｐｌａｎｎｉｎｇｉｓｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｉｍｐｏｒｔａｎｔ．Ｂｕｔｆｉｒｓｔ，ｗｅｓｈｏｕｌｄｆｏｒｅｃａｓｔｔｈｅｔａｌｅｎｔｄｅｍａｎｄｗｉｔｈｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ

ｏｕｒａｎｄｒｅａｓｏｎａｂｌｅｍｅｔｈｏｄｓ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔａｌｅｎｔｄｅｍａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｉｎ

ｉｓｓｔｉｌｌｗｅａｋ，ｍａｉｎｌｙｆｏｃｕｓｉｎｇ

ｈｉｇｈｅｒｌｅｖｅｌｓ．Ｓｏ０１１ｃｏｕｎｔｒｙｔｈｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｌｅｖｅｌ，ｂｕｔｎｏｔｎｏｔｒｉｓｉｎｇｕｐｔｏｉｎｄｕｓｔｒｙｏｒｔｈａｔｉｔｃａｌｌｂｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｈｉｇｈｅｒｌｅｖｅｌ

ａｄｅｃｉｓｉｏｎ—ｍａｋｉｎｇ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｕｓｅｄｉｎｔｈｉｓ

ｓｉｎｇｌｅａｓｐｅｃｔｊｕｓｔｉｎｃｌｕｄｅｍｏｄｅｌ，ａｎｄ

ａｍｏｓｔｏｆｔｈｅｍｏｎｌｙａｎａｌｙｚｅｔｈｅｄａｔａｏｆｔｈｅｄｅｍａｎｄｏｆｔａｌｅｎｔｓ．Ｗｉｔｈｏｕｔｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓ’ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙｉｓｌｉｍｉｔｅｄ．Ｔｈｅｍａｉｎ

ｐｕｒｐｏｓｅｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｏｒｅａｐｐｌｉｃａｂｌｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｓｏｆｔａｌｅｎｔｄｅｍａｎｄｏｎｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｙｌｅｖｅｌ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｕｉｌｄｓｕｐａｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｏｆｔａｌｅｎｔｄｅｍａｎｄｓｙｓｔｅｍｆｒｏｍｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｏｆｔｈｅｓｏｃｉｅｔｙ，ｓｃｉｅｎｃｅ，ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｉｎｔｅ …… 此处隐藏：9004字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……