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

本文刊于:《科技管理研究》 2018年第16期

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

Keywords
talent demand forecast;metabolic GM(1,1) model;background value optimization;high-tech industry
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。


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