江苏省高技术产业人才需求预测研究——基于改进的新陈代谢GM(1,1)模型
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江苏省科学技术情报研究所,江苏省科学技术情报研究所,江苏省科学技术情报研究所,南京理工大学

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江苏省软科学研究项目“江苏战略性新兴产业国际顶尖科研人才分布研究”(项目编号:BR2017031);江苏省社科应用研究精品工程项目“江苏战略性新兴产业人才需求预测与开发研究”(项目编号:17SRB-15)


Research on Talent Demand Forecast of High-tech Industry in Jiangsu Province :Based on the Improved Metabolic GM (1,1) Model
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    摘要:

    利用改进的新陈代谢GM(1,1)模型,借助MATLAB对江苏省高技术产业2016-2020年的人才总量进行灰色预测,并与通过模型预测出的广东、浙江的高技术产业的人才总量进行对比。建模结果表明,改进的新陈代谢GM(1,1)模型的预测精度比常规模型提高了将近50%,也比新陈代谢GM(1,1)模型和背景值优化模型精度高。预测结果表明,“十三五”末江苏省高技术产业人才总量约为2549424人,位于广东之后;人才年均增速约为0.5%,位于浙江、广东之后。

    Abstract:

    Using the improved metabolic GM (1,1) model, the paper forecasted the total talent of Jiangsu high-tech industry from 2016 to 2020 by means of MATLAB, and compared with the total talent of high-tech industry in Guangdong and Zhejiang which were predicted by model. The modeling results show that the improved metabolic GM (1,1) model has a better prediction accuracy than the conventional model by nearly 50%, and is more accurate than the metabolic GM (1,1) model and the background value optimization model. Tthe forecast results show that, to the end of "thirteen five plan", high-tech industry demand for talent in Jiangsu will reach 2549424, which is ranked behind Guangdong, and the average annual growth rate will amount to 0.5%, which is ranked behind Zhejiang and Guangdong.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

胡峰,陆丽娜,黄斌,周文魁.江苏省高技术产业人才需求预测研究——基于改进的新陈代谢GM(1,1)模型[J].,2018,(16).

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  • 收稿日期:2017-10-26
  • 最后修改日期:2018-01-02
  • 录用日期:2018-01-04
  • 在线发布日期: 2018-09-03
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