基于组合预测模型的保险业人才需求预测研究——以上海市为例

为了突破上海市保险业人才供需失衡而制约行业发展的瓶颈,设计人才需求预测模型来预测未来几年的人才需求量具有实际意义。基于2011—2016年上海市保险业人才有关数据,构建包括GM(1,1)模型和指数平滑模型的组合预测模型,预测2019—2021年上海市的保险业人才需求量。结果表明:上海市未来三年内以每年约17%的速度增长,明显高于2016年的13. 83%。最后,从高校培养人才的角度提出相关建议,以期为该行业的未来发展提供参考。     

基于组合模型的我国煤炭需求预测

文章首先分别建立灰色GM（1,1）预测、Holt．Winters无季节性指数平滑预测和BP神经网络预测模型对中国1980—2011年的煤炭需求进行定量分析,然后建立组合预测模型,最后采用组合预测模型预测2012—2021年我国的煤炭需求量,结果表明这十年间我国煤炭需求量稳步增长。到2021年,需求量达到539942万吨。     

福建省高职道路交通管理人才需求研究

对福建省道路交通人才结构进行了分析,从福建省高职院校道路交通管理专业人才培养现状出发,对高职层次道路交通管理人才的需求进行了预测,对高职院校道路交通管理专业人才培养对策进行了探讨。     

郑州市未来水资源需求量预测

<正>针对郑州市未来水资源需求量的预测问题,基于2001—2016年间的郑州市需水量数据,利用主成分分析法从9个影响水资源需求量变化的因素中提取5个主要影响因子,将此作为输入样本构建BP神经网络模型,通过学习训练预测出2017—2020年郑州市水资源需求量,预测结果表明郑州市的水资     

应用数学模型 宏观预测专门人才需求

发展经济,实现现代化必须依靠科学技术,依靠人才,人才的培养要靠教育。对人才的中长期需求进行预测是制订人才培养规划的前题和基础,人才宏观预测就是以历史资料和现状调查资料为依据,通过建立人才需求预测的数学模型来探讨人才发展的内在规律,以预测一定时期内经济、科技和社会事业发展对人才的需求量     

基于ARIMA模型的江西省入境旅游市场预测研究

入境旅游的人数是衡量一个国家和地区旅游实力的重要指标,深入分析入境旅游市场,并进行准确预测,对于合理制定相关发展策略、具体措施及促进旅游业发展具有重要意义。本文利用时间序列分析理论对1979—2012年江西入境旅游人数的统计数据进行分析,构建了ARIMA(0,2,5)模型,并预测了江西省2013年的入境旅游人数,从江西入境游客的需求量进行预测,为入境旅游发展及研究提供参考。     

智能制造数字化人才分类体系及其标准研究——美国DMDII的数字人才框架启示

智能制造人才分类体系及其标准是建立以数字化、网络化以及智能化为中心的新制造业职业布局的理论基础.通过对美国数字制造与设计创新研究所(DMDII)发布的数字人才框架中165个新职业的分析发现,制造业创新研究所将成为数字制造人才新的提供系统,职业布局的整体呈现为数字制造生态系统利益相关者提供共同行动框架,以及类层的职业角色分类为数字制造优先人才和过渡人才战略提供制定依据,构成了美国DMDII数字人才框架的基本特征.此研究对完善中国智能制造数字化人才分类体系及其标准具有以下启示意义:建立"技术领域—人才分类—技能标准—教育实现"的分类逻辑;制造业创新中心应关注技术创新与数字人才的并行开发;以数字制造优先人才分类体系的完善推进数字制造整体职业布局的形成.     

基于多种模型的福建省国内旅游需求预测

旅游需求预测是旅游决策的基础。根据福建省1997—2008年国内游客量的统计数据,尝试构建灰色GM（1,1）模型、动态趋势预测模型和回归分析预测模型,分别对福建省未来5年国内游客接待量进行了预测。对预测结果的比较分析表明,灰色预测模型的平均预测误差可以控制在5％以下。因而是福建省国内旅游需求预测的最佳选择;而动态趋势预测模型虽也能达到要求的精度,但效果稍差;回归分析预测模型则产生较大误差,显然不宜用于有关预测。     

2003～2007年温州人才需求预测

根据温州经济发展速度与目标，从人才资源开发利用的现状出发，对2003-2007年温州人才资源需求总量与各产业需求量进行了预测，提出了2003至2007年间与温州社会经济发展相逢应的人才开发目标。     

产业工人数字技能提升存在的问题及对策研究

<正>党的二十大报告提出：“加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合,打造具有国际竞争力的数字产业集群”。2012—2022年,我国数字经济规模从11万亿元增长到45.5万亿元,数字经济占国内生产总值比重由21.6%提升至39.8%。数字经济、数字技术的发展离不开人才创新引领和人才支撑。《数字中国建设整体布局规划》强调要强化人才支撑,培养创新型、