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

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、浙江省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2 549 424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.

关键词：人才需求预测、新陈代谢GM(1,1)模型、背景值优化、高技术产业

所属期刊栏目：38

分类号：C961.9(人才学)

资助基金：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”BR2017031;江苏省社科应用研究精品工程“江苏战略性新兴产业人才需求预测与开发研究”17SRB-15

在线出版日期：2018-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：57-62