大学生就业形势预测模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·问题背景及研究意义 | 第10-12页 |
| ·问题提出 | 第10-11页 |
| ·问题的经济背景 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·预测研究方法及国内外现状分析 | 第12-15页 |
| ·预测问题的研究方法和模型 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的研究目的、方法和内容 | 第15-16页 |
| ·本文研究目的 | 第15-16页 |
| ·本文的研究方法 | 第16页 |
| ·本文的研究内容 | 第16页 |
| ·章节说明 | 第16-17页 |
| 2 统计回归理论及检验 | 第17-22页 |
| ·序言 | 第17页 |
| ·统计回归理论 | 第17-19页 |
| ·统计回归模型优点 | 第17页 |
| ·统计回归理论模型的建立 | 第17-19页 |
| ·统计回归理论模型的迭代解法 | 第19-20页 |
| ·统计回归理论模型的质量评估 | 第20-21页 |
| ·预测评估原理 | 第20页 |
| ·预测质量评估指标和方法 | 第20-21页 |
| ·绝对相对误差检验法 | 第21页 |
| ·误差均值方差检验法 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 人工神经网络 | 第22-33页 |
| ·序言 | 第22页 |
| ·人工神经网络 | 第22-26页 |
| ·人工神经网络概述 | 第22页 |
| ·人工神经网络模型的优点 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络的训练算法 | 第24-26页 |
| ·BP神经网络 | 第26-32页 |
| ·BP神经网络原理 | 第26-28页 |
| ·建立BP网络预测模型 | 第28-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 4 大学毕业生就业率的影响因素分析 | 第33-41页 |
| ·序言 | 第33页 |
| ·大学毕业生就业率影响因素分析 | 第33-35页 |
| ·影响大学毕业生就业率的因素 | 第33-34页 |
| ·大学毕业生就业率影响因素的分类 | 第34-35页 |
| ·大学毕业生就业率影响因素的回归分析评价 | 第35-39页 |
| ·回归分析评价理论 | 第35-36页 |
| ·大学毕业生就业率影响因素的回归分析法 | 第36-39页 |
| ·结论 | 第39-41页 |
| 5 大学毕业生就业率的预测模型 | 第41-56页 |
| ·序言 | 第41页 |
| ·开发平台及数据 | 第41-44页 |
| ·开发平台及环境 | 第41页 |
| ·预测过程设计 | 第41-43页 |
| ·预测数据说明 | 第43页 |
| ·数据输入的程序框图 | 第43-44页 |
| ·统计回归预测模型 | 第44-49页 |
| ·程序流程图 | 第44-46页 |
| ·统计回归预测模型的求解 | 第46-49页 |
| ·统计回归预测模型的误差分析 | 第49页 |
| ·人工神经网络预测模型 | 第49-55页 |
| ·序言 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络预测模型 | 第50-51页 |
| ·人工神经网络预测模型的求解 | 第51-54页 |
| ·人工神经网络预测模型的误差分析 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 6 结论与展望 | 第56-60页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第56-57页 |
| ·模型对于计算机专业毕业生就业情况的预测分析 | 第57页 |
| ·本论文的研究意义 | 第57页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
