技术技能人才需求预测模型及其检验——基于BP神经网络视角

发布时间：2021-05-10 13:04

　　BP神经网络是一种被国内外学者们广泛采纳和应用的人才预测方法。基于BP神经网络视角构建了技术技能人才需求预测模型,并运用2004—2017年山西省的相关数据对预测模型的有效性和可靠性进行了验证,结果证实,以区域生产总值、固定资产投资额、全员劳动生产率、科技三项费用、年末从业人口数为关键指标的技术技能人才需求预测模型具有良好的预测精度,预测效果精确有效。 

【文章来源】：当代职业教育. 2020,(02)

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
一、基于BP神经网络的技术技能人才需求预测模型构建
    （一）指标遴选
    （二）具体指标
        1. 经济发展指标
        2. 社会发展指标
        3. 科技和教育指标
    （三）模型构建
        1. 数据样本的选择处理
        2. 网络结构的设计
        3. 网络训练与检验
        4. 程序实现
二、实证分析
    （一）样本选择和样本数据来源
        1. 样本选择
        2. 样本数据来源
    （二）网络训练与测试
        1. 网络训练
        2. 网络测试
三、结论与启示


【参考文献】：
期刊论文
[1]山东省信息技术行业人才需求预测研究[J]. 杨西国,梁科.  山东工会论坛. 2016(04)
[2]高技能人才需求预测及对策建议[J]. 何文章,咸桂彩,陈珂.  职教论坛. 2015(27)
[3]高技能人才需求的BP神经网络预测——以天津为例[J]. 王全旺,周志刚.  科技管理研究. 2009(10)
[4]BP神经网络预测的MATLAB实现[J]. 焦淑华,夏冰,徐海静,刘莹.  哈尔滨金融高等专科学校学报. 2009(01)
[5]基于Elman神经网络的江苏技术人才需求预测[J]. 陈振斌,张万红,彭勃.  商场现代化. 2007(12)
[6]人才需求预测指标体系及其实证分析[J]. 孙晋众,林健.  沈阳航空工业学院学报. 2007(01)
[7]人力资源需求预测模型的优选[J]. 何永贵,韩月娥,杨实俊,张振刚.  华北电力大学学报. 2005(06)

硕士论文
[1]山西省高技能人才需求预测研究[D]. 苗海艳.太原理工大学 2015



本文编号：3179413