计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2013年
10期
253-256
,共4页
人才需求%差分自回归滑动平均%最小二乘支持向量机%组合预测
人纔需求%差分自迴歸滑動平均%最小二乘支持嚮量機%組閤預測
인재수구%차분자회귀활동평균%최소이승지지향량궤%조합예측
Talent demand%Auto-regressive integrating moving average%Least squares support vector machine%Combination forecasting
研究人才需求预测问题,人才需求受到多种因素,不仅具有线性变化规律,而且具有非线性变化规律,单一线性或非线性都无法获得较高的预测精度.为提高人才需求的预测精度,提出一种ARIMA-LSSVM的人才需求组合预测模型.首先采用ARIMA对人才需求历史数据线性变化规律进行预测,然后采用LSSVM对ARIMA的残差进行预测,用以刻画数据中的非线性变化规律,最后将两种预测结果之和作为人才需求最终的预测结果.仿真结果表明,ARIMA-LsSVM建立的人才需求预测可以获得较高的预测精度,解决了单一模型存在的难题,为人才需求准确预测提供了依据.
研究人纔需求預測問題,人纔需求受到多種因素,不僅具有線性變化規律,而且具有非線性變化規律,單一線性或非線性都無法穫得較高的預測精度.為提高人纔需求的預測精度,提齣一種ARIMA-LSSVM的人纔需求組閤預測模型.首先採用ARIMA對人纔需求歷史數據線性變化規律進行預測,然後採用LSSVM對ARIMA的殘差進行預測,用以刻畫數據中的非線性變化規律,最後將兩種預測結果之和作為人纔需求最終的預測結果.倣真結果錶明,ARIMA-LsSVM建立的人纔需求預測可以穫得較高的預測精度,解決瞭單一模型存在的難題,為人纔需求準確預測提供瞭依據.
연구인재수구예측문제,인재수구수도다충인소,불부구유선성변화규률,이차구유비선성변화규률,단일선성혹비선성도무법획득교고적예측정도.위제고인재수구적예측정도,제출일충ARIMA-LSSVM적인재수구조합예측모형.수선채용ARIMA대인재수구역사수거선성변화규률진행예측,연후채용LSSVM대ARIMA적잔차진행예측,용이각화수거중적비선성변화규률,최후장량충예측결과지화작위인재수구최종적예측결과.방진결과표명,ARIMA-LsSVM건립적인재수구예측가이획득교고적예측정도,해결료단일모형존재적난제,위인재수구준학예측제공료의거.
