大学生就业的建模与预测研究

发布时间：2018-11-15 20:57

【摘要】：大学生就业的建模与预测可以描述大学生就业变化趋势,为管理者决策提供有价值信息,为了提高就业人口数量的预测准确性,提出基于组合方法的大学生就业预测模型。首先收集某大学的就业数据,并进行归一化处理,然后采用灰色模型和神经网络分别从不同角度对大学生就业的数量进行建模与预测,最后确定灰色模型和神经网络的预测结果权值,并进行加权得到对大学生就业数量的最终预测结果。测试结果表明,组合方法可以描述大学生就业数量的发展趋势,获得比较理想的大学生就业数量预测结果。
[Abstract]:The modeling and prediction of college students' employment can describe the changing trend of college students' employment and provide valuable information for managers' decision-making. In order to improve the accuracy of the prediction of the number of employed population, a combined method is proposed to predict the employment of college students. Firstly, the employment data of a certain university are collected and normalized, and then the grey model and neural network are used to model and predict the number of college students' employment from different angles. Finally, the weights of the grey model and the neural network are determined, and the final prediction results of the number of college students' employment are obtained by weighted. The test results show that the combination method can describe the development trend of the number of college students' employment, and obtain a more ideal prediction result of the number of college students' employment.
【作者单位】： 许昌学院国际教育学院;
【分类号】：G647.38;TP183

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本文编号：2334436