区域科技人才需求预测模型研究

论文摘要

在知识经济时代,科学技术与经济、社会的发展日益融合,科技发展水平决定区域的产业结构类型和核心竞争能力。科技人才作为科技发展最根本的推动者,已成为区域经济、社会发展中最重要的资源。科技人才需求预测研究是关系区域发展的重大基础性研究,它不仅关系到科技人才的发展规律,也关系到区域的可持续发展,是区域规划的重要信息来源和决策依据。目前区域科技人才需求预测研究方面遇到了新的难题,如科技人才标准变化、历史信息短缺、多重因素的综合影响等。本文的写作目的,在于针对以上研究中遇到的难题,着眼于区域科技人才现状分析,试图在定量预测方法上有所创新,建立先进的区域科技人才需求预测模型,对区域科技人才需求进行预测,为区域政府以及科技人才用人单位做出正确决策提供科学的依据与参考。本文采用理论分析与实证研究、定量分析与定性分析相结合的研究方法,主要研究工作包括:定义符合区域实际的科技人才标准;从技术操作的角度探讨影响科技人才的经济、社会、科技等方面的因素,制定相应的科技人才需求预测指标体系;以Matlab为计算平台,实现基于BP神经网络的科技人才需求预测模型;选取河南省和全国科技人才进行实证分析,从人才结构、格局分布、比较优势等方面分析河南省科技人才发展状况,应用本文创建的预测模型对区域科技人才需求进行预测,并验证模型的正确性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景与目的
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 研究内容与思路
• 第二章 相关理论基础
• 2.1 科技人才相关概念
• 2.2 人才需求预测模型
• 2.3 神经网络基本理论
• 2.3.1 神经网络概念和特征
• 2.3.2 神经网络功能和应用
• 2.3.3 神经网络的构成
• 第三章 科技人才需求预测模型的选择
• 3.1 科技人才需求预测指标体系建立
• 3.1.1 科技人才需求预测影响因素
• 3.1.2 科技人才需求预测指标选择
• 3.2 科技人才需求预测模型选择
• 3.2.1 神经网络结构的选择
• 3.2.2 网络学习算法的选择
• 3.3 BP神经网络的选择
• 3.3.1 BP神经网络结构和学习算法
• 3.3.2 基于Matlab的BP神经网络算法改进
• 3.4 小结
• 第四章 BP 神经网络预测模型的实现
• 4.1 训练样本集的准备
• 4.1.1 数据的预处理
• 4.1.2 训练集的设计
• 4.2 网络结构设计
• 4.2.1 隐含层数的设计
• 4.2.2 隐节点数的设计
• 4.3 网络训练模式
• 4.3.1 初始权值的设计
• 4.3.2 网络训练与测试
• 4.4 BP神经网络算法的程序实现
• 4.4.1 标准BP算法的流程
• 4.4.2 Matlab编程实现BP神经网络
• 4.5 小结
• 第五章 实证分析
• 5.1 神经网络预测模型在河南省科技人才战略中的应用
• 5.1.1 河南省科技人才现状分析
• 5.1.2 基于神经网络的河南省科技人才需求预测
• 5.1.3 模型验证与预测结果分析
• 5.2 基于神经网络的全国科技人才需求预测
• 5.2.1 基于BP神经网络的全国科技人才需求预测
• 5.2.2 模型验证与预测结果分析
• 第六章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢