大学生就业形势分析预测论文.doc

大学生就业形势预测模型研究【摘要】 大学毕业生就业率是人力资源市场平衡的决定性因素,为此本文以统计回归理论为基础,分析影响大学毕业生就业率的因素,把握不同因素对大学毕业生就业率的影响程度,为建立准确的大学毕业生就业率预测系统提供依据；再建立人工神经网络预测模型,预测大学毕业生就业率,并对其结果进行误差评价分析。最终,本文结合统计回归理论和人工神经网络模型给出一种新的大学毕业生就业率预测模型,为该问题提供了新的思路,也为高校的人才教育结构改革和毕业生去向选择提供参考。文章用统计回归理论确定各影响因素的重要程度,其核心是计算各影响因素和就业率之间的回归系数。借助多元线性回归理论,通过分析影响大学毕业生就业率的因素,使众多复杂因素可以量化比较与就业率的关联程度,从而按照关联程度排序,确定对就业率影响显著的因素。根据中国国家统计局年鉴和地方大学的数据,本文最终确定了四类因素包括总体经济形势,行业经济形势,人才培养计划以及主观努力程度作为预测模型的主要影响因素。文章建立了统计回归和人工神经网络两种预测模型对大学毕业生就业率进行预测。统计回归模型中,就业率模型输出值与实际值的平均差异为5.9%,预测误差方差为0.0013；人工神经网.更多还原【Abstract】 University graduate employment is the decisive factors of the human resources market balance, this paper based on statistic regression theory, analyzes the influential factors of university graduates employment, grasp the different factors on the employment of college graduates for establishing accurate degree, the influence of the university graduates employment forecast system provides the basis, To establish forecasting model of artificial neural network, college graduates employment, and the.更多还原 【关键词】 大学生； 就业； 形势分析； 预测； 【Key words】 college student； employment； situation analysis； predication； 【索购硕士论文全文】Q联系Q：138113721 139938848 即付即发目录摘要 3-5 Abstract 5-6 1 绪论 10-17 1.1 问题背景及研究意义 10-12 1.1.1 问题提出 10-11 1.1.2 问题的经济背景 11 1.1.3 研究意义 11-12 1.2 预测研究方法及国内外现状分析 12-15 1.2.1 预测问题的研究方法和模型 12-13 1.2.2 国内外研究现状 13-15 1.3 本文的研究目的、方法和内容 15-16 1.3.1 本文研究目的 15-16 1.3.2 本文的研究方法 16 1.3.3 本文的研究内容 16 1.4 章节说明 16-17 2 统计回归理论及检验 17-22 2.1 序言 17 2.2 统计回归理论 17-19 2.2.1 统计回归模型优点 17 2.2.2 统计回归理论模型的建立 17-19 2.3 统计回归理论模型的迭代解法 19-20 2.4 统计回归理论模型的质量评估 20-21 2.4.1 预测评估原理 20 2.4.2 预测质量评估指标和方法 20-21 2.4.3 绝对相对误差检验法 21 2.4.4 误差均值方差检验法 21 2.5 小结 21-22 3 人工神经网络 22-33 3.1 序言 22 3.2 人工神经网络 22-26 3.2.1 人工神经网络概述 22 3.2.2 人工神经网络模型的优点 22-23 3.2.3 人工神经网络的基本原理 23-24 3.2.4 人工神经网络的训练算法 24-26 3.3 BP神经网络 26-32 3.3.1 BP神经网络原理 26-28 3.3.2 建立BP网络预测模型 28-32 3.4 小结 32-33 4 大学毕业生就业率的影响因素分析 33-41 4.1 序言 33 4.2 大学毕业生就业率影响因素分析 33-35 4.2.1 影响大学毕业生就业率的因素 33-34 4.2.2 大学毕业生就业率影响因素的分类 34-35 4.3 大学毕业生就业率影响因素的回归分析评价 35-39 4.3.1 回归分析评价理论 35-36 4.3.2 大学毕业生就业率影响因素的回归分析法 36-39 4.4 结论 39-41 5 大学毕业生就业率的预测模型 41-56 5.1 序言 41 5.2 开发平台及数据 41-44 5.2.1 开发平台及环境 41 5.2.2 预测过程设计 41-43 5.2.3 预测数据说明 43 5.2.4 数据输入的程序框图 43-44 5.3 统计回归预测模型 44-49 5.3.1 程序流程图 44-46 5.3.2 统计回归预测模型的求解 46-49 5.3.3 统计回归预测模型的误差分析 49 5.4 人工神经网络预测模型 49-55 5.4.1 序言 49-50 5.4.2 BP神经网络预测模型 50-51 5.4.3 人工神经网络预测模型的求解 51-54 5.4.4 人工神经网络预测模型的误差