基于耦合算法的区域科技人才需求研究

发布时间：2017-08-24 05:14

  本文关键词：基于耦合算法的区域科技人才需求研究

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【摘要】：针对科技人才需求预测系统的多时序性、复杂性、多元性等特点,文章依据回归分析筛选出有效的需求预测指标,并结合粒子群优化算法(PSO)改进BP神经网络,建立基于PSO-BP耦合算法的区域科技人才需求预测模型,最后选取辽宁省2005~2012年统计年鉴相关历史数据进行预测试验。结果显示,该预测模型的泛化能力、预测精度要优于其他三种常规预测模型。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学工商管理学院;
【关键词】： 科技人才 需求预测 回归分析 BP神经网络 PSO
【分类号】：F124.3;F249.21
【正文快照】： 0引言知识经济时代,区域经济的竞争逐渐演变为区域科技人才的竞争[1]。科学地预测区域科技人才需求,是制定区域科技人才管理方案的依据,同时也是实现区域经济可持续发展的关键[2]。目前,关于区域科技人才需求预测的研究方法很多,如单纯的BP神经网络预测法[3]、灰色关联预测法[

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本文编号：729390