基于遗传算法的大学生就业信心指数组合预测

大学生的就业信心指数的变化趋势,可作为高校制定学生工作计划、应对当前就业形势压力的参考依据,信心指数预测结果的准确性直接关系到政策制定与实施的效果。在分析自回归、神经网络及灰色系统等单预测模型的优点与不足基础上,提出综合利用各单模型预测信息的组合预测思路,构建基于遗传算法和信息熵求解单模型权重的组合预测模型。预测结果显示,组合预测模型在拟合期的表现与神经网络模型接近,优于其它两种模型;在预测期远超过其它模型的预测效果。组合预测模型的拟合性能和泛化性能优越,预测信息可作为高校制定相关政策时的重要参考依据。     

基于问题驱动法的产学研教学模式创新研究

基于问题驱动法的产学研教学模式以产学研课题分解形成的问题为学习起点,以课程设计、大学生科技活动创新及毕业设计（论文）为平台的分层次全方位的教学培养模式,以问题驱动教学法培养大学生的科技创新能力和解决问题的能力,同时推动产学研与课堂教学乃至整个本科培养计划的紧密结合.     

基于AHP的大学生就业信心指数组合预测

大学生就业信心指数预测结果的准确性关系到就业政策的制定与实施的效果.提出综合利用各单模型预测信息的组合预测思路,采用层次分析法确定单模型的权重值,构建组合预测模型.结果显示,组合预测模型在拟合期的表现与神经网络模型接近,优于其他两种模型;在预测期远超过其他模型的预测效果.组合预测模型的拟合性能和泛化性能优越,预测信息可作为高校制定相关政策时的重要参考依据.