基于改進的組合模型的科技人才數量預測.pdf

1、科技是第一生產力，科技人才的素質與數量代表的是一個企業(yè)的科技水平與競爭力水平，國有企業(yè)作為國民經濟的支柱力量，要在市場競爭中生存與發(fā)展，在國際競爭中立于不敗之地，一個極其重要和十分關鍵的因素，就是必須擁有一支高素質的職工隊伍和一大批優(yōu)秀人才，而如何有效地建立國有企事業(yè)單位科技人才數量的預測模型，預測科技人才的需求就顯得尤為重要，這便是本論文的目的所在。
　　 由于單一的預測模型的局限性，本文建立了基于多元線性回歸預測模型、灰色G

2、M(1，1)預測模型和改進的BP神經網絡預測模型的組合預測模型，并改進了傳統(tǒng)的通過取歷年權值的平均作為新的組合預測模型的權值的方法，建立了基于“遠小近大”原則的加相關系數的改進的組合預測模型，從模型上來看，改進的組合預測模型綜合了上述三個單項預測模型的優(yōu)點，能夠較全面的反映科技人才數量變化的趨勢，而且改進的取組合預測權值的方法能更好的利用歷史數據的信息，避免了取平均法的缺陷，從預測精度上來看，改進的組合預測模型比傳統(tǒng)的取平均法的組合預測