| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·课题研究背景 | 第7-9页 |
| ·人力资源需求预测方法现状 | 第9-12页 |
| ·论文内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 AR 模型分析方法 | 第14-26页 |
| ·经典谱估计方法 | 第14-15页 |
| ·谱估计的参数模型方法 | 第15-18页 |
| ·AR 模型的 Yule-Walker 方程 | 第18页 |
| ·Levinson-Durbin 算法 | 第18-20页 |
| ·AR 模型的稳定性及阶的确定 | 第20-23页 |
| ·先讨论AR 模型的稳定性问题 | 第20-21页 |
| ·讨论如何确定AR 模型的阶的问题 | 第21-23页 |
| ·AR 模型参数的提取方法 | 第23-26页 |
| 第三章 人工神经网络及BP 算法 | 第26-43页 |
| ·人工神经网络概述 | 第26-34页 |
| ·神经网络的发展及应用 | 第26-29页 |
| ·神经元模型 | 第29-31页 |
| ·神经网络结构 | 第31-33页 |
| ·神经网络学习机理 | 第33-34页 |
| ·神经网络特点 | 第34页 |
| ·BP 神经网络 | 第34-43页 |
| ·BP 神经网络结构及学习规则 | 第35-40页 |
| ·BP 算法改进 | 第40-43页 |
| 第四章 基于AR 模型法及BP 网络的就业预测 | 第43-67页 |
| ·昆山市劳动力市场调研 | 第43-45页 |
| ·MATLAB 软件简介 | 第45-50页 |
| ·数字信号处理工具箱 | 第46-47页 |
| ·神经网络工具箱 | 第47-50页 |
| ·基于AR 模型法的就业预测 | 第50-53页 |
| ·基于BP 网络的就业预测 | 第53-67页 |
| ·基于工资总额、加班时间、参保人数的BP 网络预测方法 | 第53-59页 |
| ·基于就业人数时间序列的BP 网络预测方法 | 第59-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-68页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |