简介：摘要在不同年、月的职业需求数据和不同的教育水平的中国学生通过相关系数判断预测精度,经多元线性回归方程求解职业需求与教育背景的线性部分,再由BP神经网络对非线性部分实现阴影匹配。其次,在职业需求数量序列标准化后,通过马氏链对相关系数权重进行排序,权衡职业需求程度。最后,利用基于ARIMA对非线性部分在当前情形下未来三年的就业需求进行预测。
人才实际需求预测模型
