| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·本论文拟采取的研究方案及研究路径 | 第11-14页 |
| ·研究方法 | 第11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·研究路径图 | 第12-14页 |
| 2 人才资源与经济增长概述 | 第14-18页 |
| ·人力资源、人才资源、人才资本的界定 | 第14-16页 |
| ·人力与人才 | 第14页 |
| ·人力资源与人力资本 | 第14-15页 |
| ·人才资源与人才资本 | 第15-16页 |
| ·人才资源的特点 | 第16页 |
| ·经济增长 | 第16-18页 |
| 3 人才资源指标体系的建立 | 第18-21页 |
| ·人才资源规模的确定 | 第18页 |
| ·人才资源指标体系的构建 | 第18-21页 |
| ·人才职称指数 | 第18页 |
| ·人才学历指数 | 第18页 |
| ·人才年龄指数 | 第18页 |
| ·人才创新指数 | 第18-19页 |
| ·人才产业指数 | 第19页 |
| ·人才综合指数 | 第19-21页 |
| 4 基于支持向量机的陕西省经济增长预测模型研究 | 第21-36页 |
| ·支持向量机理论 | 第21-23页 |
| ·支持向量机理论背景 | 第21页 |
| ·支持向量机的体系结构 | 第21-22页 |
| ·支持向量机的回归方法原理 | 第22-23页 |
| ·核函数 | 第23-24页 |
| ·核函数的基本概念 | 第23页 |
| ·核函数的常见类型 | 第23-24页 |
| ·惩罚参数c 和核函数参数g 的选取 | 第24页 |
| ·运用SVM 模型预测陕西省经济增长 | 第24-30页 |
| ·模型建立 | 第24页 |
| ·MATLAB 实现 | 第24-30页 |
| ·SVM 模型与BP 神经网络模型的比较分析 | 第30-34页 |
| ·BP 神经网络模型简介 | 第30-31页 |
| ·运用BP 神经网络模型预测陕西经济发展 | 第31-34页 |
| ·SVM 模型与BP 神经网络模型的比较分析 | 第34-36页 |
| 5 陕西人才资源与经济发展现状分析 | 第36-42页 |
| ·陕西人才资源状况 | 第36-39页 |
| ·陕西人才总体状况 | 第36页 |
| ·陕西省人才结构状况 | 第36-38页 |
| ·陕西省人才流动状况 | 第38页 |
| ·陕西人才利用状况 | 第38-39页 |
| ·陕西人才资源与经济发展不协调 | 第39-42页 |
| ·三大区域发展不平衡 | 第39-40页 |
| ·与东中部省份横向差距较大 | 第40-42页 |
| 6 对策及建议 | 第42-45页 |
| ·进行人才结构调整，使人才结构与经济结构相适应 | 第42页 |
| ·促进人才合理流动 | 第42-43页 |
| ·进一步加大教育培训力度，提高人才资源质量 | 第43页 |
| ·从体制、机制、制度方面着手，全面改善人才发展环境 | 第43-45页 |
| ·建立高效运行的人才管理机制 | 第43页 |
| ·推进人才市场体系建设 | 第43-44页 |
| ·完善对人才的激励机制 | 第44页 |
| ·尊重人才，不断完善提高人才物质文化需求 | 第44-45页 |
| 7 结论 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-49页 |