首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

支持向量机模型在高校毕业生供给预测中的应用
引用本文:陈小娟,姚正安,黄崴. 支持向量机模型在高校毕业生供给预测中的应用[J]. 中山大学学报(自然科学版), 2013, 52(1): 68-73
作者姓名:陈小娟  姚正安  黄崴
作者单位:1. 广东省教育研究院,广东广州,510035
2. 中山大学数学与计算科学学院,广东广州,510275
3. 广东省教育研究院,广东广州 510035;中山大学教育学院,广东广州 510275
基金项目:教育部、财政部“高等教育质量工程”重大招标资助项目(教高司函[2007]26号)
摘    要:
 以广东省高校本科毕业生供给数据为研究对象,分别构建了多元线性回归、时序外推、灰色预测和支持向量回归等模型。在此基础上,通过对几种预测模型的比较分析,从中优选出预测精度较高的模型。结果表明,支持向量回归模型可以作为预测未来高校本科毕业生供给的有效工具。

关 键 词:人才供给预测  多元线性回归  时序外推  灰色预测  支持向量回归
收稿时间:2012-06-23;

Support Vector Machine in Forecasting the Supply of College Graduates
CHEN Xiaojuan , YAO Zheng'an , HUANG Wei. Support Vector Machine in Forecasting the Supply of College Graduates[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni, 2013, 52(1): 68-73
Authors:CHEN Xiaojuan    YAO Zheng'an    HUANG Wei
Affiliation:1,3(1.Guangdong Academy of Education,Guangzhou 510035,China; 2.School of Mathematics and Computational Science,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,China; 3.Education School of Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,China)
Abstract:
Multiple linear regression, time sequence extrapolation method, Grey Prediction GM (1, 1) Model, support vector machine are used in forecasting the supply of college undergraduate graduates. Based on comparison, it is discovered that support vector machine is the most suitable model for forecasting the supply of college graduates.
Keywords:the supply of college graduates  multiple linear regression  time sequence extrapolation method  Grey Prediction GM (1, 1) Model  support vector machine
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《中山大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息
点击此处可从《中山大学学报(自然科学版)》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号