区域科技人才需求预测模型研究

发布时间：2020-07-17 06:15

【摘要】： 在知识经济时代,科学技术与经济、社会的发展日益融合,科技发展水平决定区域的产业结构类型和核心竞争能力。科技人才作为科技发展最根本的推动者,已成为区域经济、社会发展中最重要的资源。科技人才需求预测研究是关系区域发展的重大基础性研究,它不仅关系到科技人才的发展规律,也关系到区域的可持续发展,是区域规划的重要信息来源和决策依据。 目前区域科技人才需求预测研究方面遇到了新的难题,如科技人才标准变化、历史信息短缺、多重因素的综合影响等。本文的写作目的,在于针对以上研究中遇到的难题,着眼于区域科技人才现状分析,试图在定量预测方法上有所创新,建立先进的区域科技人才需求预测模型,对区域科技人才需求进行预测,为区域政府以及科技人才用人单位做出正确决策提供科学的依据与参考。 本文采用理论分析与实证研究、定量分析与定性分析相结合的研究方法,主要研究工作包括:定义符合区域实际的科技人才标准;从技术操作的角度探讨影响科技人才的经济、社会、科技等方面的因素,制定相应的科技人才需求预测指标体系;以Matlab为计算平台,实现基于BP神经网络的科技人才需求预测模型;选取河南省和全国科技人才进行实证分析,从人才结构、格局分布、比较优势等方面分析河南省科技人才发展状况,应用本文创建的预测模型对区域科技人才需求进行预测,并验证模型的正确性。
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：G322;F224
【图文】：

BP 神经网络算法改进。，以 Matlab 为运算平台，实现流程的思想，建立 BP 神经网络的规范化、网络拓扑结构与训程，最终应用 Matlab 编程实现，对 BP 神经网络需求预测模型对象，首先从总体数量、地区分 Matlab 平台上运行 BP 神经网络结果，最后，对预测结果进行分才需求预测模型的精确度，另一供科学的参考与依据。，基于以上各章节的研究内容，，对未来区域科技人才需求预整体思路如图 1-1 所示：

输入层和输出层节点与外界相连，其他中间层称为隐含层。图3-2 所示的神经网络含有多个隐层。多层前馈神经网络多用于函数逼近。（2）Elman 神经网络图 3-3 Elman 神经网络结构

为两大类：前馈网络和反馈网络。几种常用的神经网络层前馈网络图 3-2 多层前馈网络结构各神经元接受前一层输入并输出给下一层，多层之间第连，输入层和输出层节点与外界相连，其他中间层称为经网络含有多个隐层。多层前馈神经网络多用于函数逼lman 神经网络

【引证文献】

相关硕士学位论文 前1条

1 段亚敬;天津市科技人才开发现状及策略研究[D];河北工业大学;2011年

本文编号：2759084