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高校就业预测模型的初探
作 者: 王娜
导 师: 王建新
学 校: 北京林业大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 专业设置 回归分析法 灰色模型 神经网络算法 组合模型
分类号: F224;G640
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 259次
引 用: 1次
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内容摘要
教育部2007年提出建立“全国高校专业设置预测系统”,专业设置优化和调整成为全国各大高校专业改革的一个热点,优化和调整高校的专业设置更有利于大学生的就业。目前,高校毕业生的就业率已经成为衡量一个学校办学质量好坏、专业设置是否合理的重要标志。本研究采用多种预测模型,结合本校的实际就业数据,构建了一个就业预测系统,从就业的若干方面对我校的就业情况进行预测。本研究首先从层次分析法入手,构建了专业设置模型,得出了就业对专业设置影响的权重;然后介绍了多种预测模型的原理,包括回归分析法、灰色预测模型、神经网络算法以及组合模型,以留京就业率和考研率为例子讲述了这些算法在我校就业预测中的应用,并对这些模型的预测值进行了比较分析,预测结果达到了理想的精度;最后实现了就业预测系统的相关功能。论文的最后对系统今后的研究工作进行了展望。
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全文目录
摘要 3-4 ABSTRACT 4-7 1 引言 7-10 1.1 论文的研究背景 7-8 1.2 论文的研究意义 8 1.3 论文的研究内容和研究方法 8 1.4 论文的组织结构 8-10 2 层次分析法 10-23 2.1 层次分析法基本原理 10-12 2.1.1 层次分析法产生的背景 10 2.1.2 层次分析法的基本原理 10-11 2.1.3 层次分析法的基本步骤 11 2.1.4 层次分析法的优点和局限性 11-12 2.2 专业设置指标体系的层次结构 12-19 2.3 AHP算法设计及实现 19-22 2.4 小结 22-23 3 就业预测 23-50 3.1 指标选取 23-25 3.2 灰色模型预测 25-31 3.2.1 基本理论 25 3.2.2 GM(1,1)模型的建立 25-27 3.2.3 灰色模型预测就业数据 27-31 3.3 BP神经网络预测 31-38 3.3.1 BP神经网络模型 32 3.3.2 BP网络结构的确定 32-33 3.3.3 BP神经网络算法 33-34 3.3.4 神经网络预测就业数据 34-38 3.4 回归分析预测 38-45 3.4.1 基本理论 38-40 3.4.2 回归分析预测就业数据 40-45 3.5 组合模型预测 45-47 3.5.1 基本理论 45-46 3.5.2 组合模型预测就业数据 46-47 3.6 预测结果分析 47-49 3.7 小结 49-50 4 就业预测系统 50-57 4.1 系统设计原理 50 4.2 功能设计 50-51 4.3 系统流程图 51 4.4 应用实例 51-57 5 结论与展望 57-58 5.1 结论 57 5.2 展望 57-58 参考文献 58-60 个人简介 60-61 导师简介 61-62 获得成果目录清单 62-63 致谢 63
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