导读:本文包含了就业信心指数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大学生就业,信心指数,组合预测,层次分析法
就业信心指数论文文献综述
周润娟,蔡金平,胡长新[1]（2015）在《基于AHP的大学生就业信心指数组合预测》一文中研究指出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.(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2015年09期）
周润娟,蔡金平,胡长新[2]（2015）在《基于遗传算法的大学生就业信心指数组合预测》一文中研究指出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。(本文来源于《西昌学院学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
周红霞,楼世洲[3]（2015）在《基于就业信心指数的大学生就业信心的实证分析》一文中研究指出大学生就业信心指数是以大学生就业质量、就业期望和职业发展为出发点,从就业能力、职业适应、就业指导、职业发展四个维度编制的反映大学生发展性就业信心的指数体系。这种分析指标体系以大学生的自我评价为基础,分析大学生就业信心状况,重新思考大学生的就业质量和就业期望对职业发展的影响。在长期跟踪分析的基础上,以某一所高校的数据为基础进行实证分析,进一步修改和完善了这一指标体系,以期更加客观、科学地反映大学生就业的现状和趋势。(本文来源于《清华大学教育研究》期刊2015年04期）
王聪聪[4]（2014）在《90后进入职场有望扭转小微企业人才劣势》一文中研究指出我国民营企业尤其是小微企业，正呈现蓬勃发展的态势。10月14日，国家工商总局公布2014年前叁季度市场主体发展、市场监管、消费维权基本情况报告。数据显示，自今年商事制度改革正式实施以来，平均每天新登记企业数量超过1万户。3～9月，全国新登记注册市场主体7(本文来源于《中国青年报》期刊2014-11-13）
汪潜[5]（2014）在《就业信心SEM最优模型构建及拟合指数修正》一文中研究指出文章通过对美国顾客满意度指数模型ACSI进行适当修正,对西华师范大学应届毕业生进行问卷调查构建起就业信心的结构方程模型,得出大学生的就业信心受到内在因素和外在因素显着正向影响的结论。(本文来源于《统计与决策》期刊2014年20期）
石琼强,杨桂元[6]（2014）在《基于L_1范数IOWGA算子的大学生就业信心指数组合预测模型》一文中研究指出大学生就业信心指数的预测可以在一定程度上了解大学生就业信心的变化趋势.因此,文章建立了基于L1范数的诱导有序加权几何平均(IOWGA)算子的组合预测模型及预测有效度评价指标体系,以山东省德州市某高校2000—2012年大学生就业信心指数数据,对大学生就业信心指数中的全局信心指数进行分析预测,并与采用GM(1,N)预测模型、单指数平滑预测模型和ARMAX预测模型分析结果从预测精度、预测模型有效性上进行比较.结果表明:基于L1范数的IOWGA算子组合预测模型比其他叁种单项预测方法预测方法精度更高且为优性组合预测,本模型对大学生就业信心指数预测是可行的,可以用于对大学生就业信心的定量研究.(本文来源于《湖北文理学院学报》期刊2014年02期）
杨光军[7]（2013）在《灰色神经网络在大学生就业信心指数预测中的应用》一文中研究指出大学生的就业信心是一个值得研究的问题,采用大学生就业信心指数来分析并预测其就业信心具有现实意义.提出一种基于灰色理论和BP神经网络相结合的预测方法对大学生就业信心指数进行预测.该方法对影响大学生就业信心的主要因素建立不同的灰色模型,将每个灰色模型的预测值作为神经网络的输入,利用神经网络进行组合预测以作为其最终的预测值.结果表明组合模型的预测值相对误差更小,精度更高.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2013年08期）
王萍,余绎华[8]（2013）在《本科生就业信心指数测算与分析——基于在杭高校的问卷调查》一文中研究指出本文选取在杭高校608个本科生为样本,计算大学生就业信心指数衡量指标权重,由此计算大学生就业信心指数并进行比较分析。计算结果显示,大学生就业信心指数为1.496%,总体就业信心一般。比较分析结果显示,就业信心指数在性别上,女生低于男生;在籍贯上,外省农村学生最高,外省城镇学生最低;在本科类型上,叁本生最高,一本生最低;在学科类别上,理科类学生最高,人文社科类学生最低;在年级上,叁年级学生最高,一年级学生最低。最后从就业信心、外在影响因素、就业形势、专业影响因素四个评价因子着手,结合就业信心现状调查和比较分析结果提出管理建议,期待对改善大学生就业难问题提供借鉴。(本文来源于《Proceedings of 2013 International Conference on Education and Educational Research (EER 2013) Volume 2》期刊2013-08-11）
杨光军[9]（2013）在《灰色理论和BP神经网络在大学生就业信心指数预测中的应用》一文中研究指出采用大学生就业信心指数来分析预测其就业信心是值得研究的问题.提出一种灰色理论和BP神经网络相结合的方法对大学生就业信心指数进行预测.首先对影响就业信心的主要因素建立不同的灰色模型,然后将每个灰色模型的预测值作为神经网络的输入,利用神经网络进行组合预测以作为其最终的预测值.结果表明组合模型的预测值相对误差更小,精度更高.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2013年13期）
杨光军[10]（2013）在《基于GM(1,N)的大学生就业信心指数预测研究》一文中研究指出我国大学生就业形势日益严峻,大学生的就业信心如何以及如何提高他们的就业信心,都是非常值得研究的问题。通过影响大学生就业信心的相关因素建立灰色模型GM(1,N)对大学生就业信心指数进行预测。通过信心指数的预测研究,可以测量出大学生就业信心可能发生的变化,同时将大学生就业信心的变化趋势及时地传导给政府、学校,对大学生就业的促进发挥直接的作用。(本文来源于《轻工科技》期刊2013年06期）
就业信心指数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
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。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
就业信心指数论文参考文献
[1].周润娟,蔡金平,胡长新.基于AHP的大学生就业信心指数组合预测[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2015
[2].周润娟,蔡金平,胡长新.基于遗传算法的大学生就业信心指数组合预测[J].西昌学院学报(自然科学版).2015
[3].周红霞,楼世洲.基于就业信心指数的大学生就业信心的实证分析[J].清华大学教育研究.2015
[4].王聪聪.90后进入职场有望扭转小微企业人才劣势[N].中国青年报.2014
[5].汪潜.就业信心SEM最优模型构建及拟合指数修正[J].统计与决策.2014
[6].石琼强,杨桂元.基于L_1范数IOWGA算子的大学生就业信心指数组合预测模型[J].湖北文理学院学报.2014
[7].杨光军.灰色神经网络在大学生就业信心指数预测中的应用[J].计算机系统应用.2013
[8].王萍,余绎华.本科生就业信心指数测算与分析——基于在杭高校的问卷调查[C].Proceedingsof2013InternationalConferenceonEducationandEducationalResearch(EER2013)Volume2.2013
[9].杨光军.灰色理论和BP神经网络在大学生就业信心指数预测中的应用[J].数学的实践与认识.2013
[10].杨光军.基于GM(1,N)的大学生就业信心指数预测研究[J].轻工科技.2013