基于PCA-BP神经网络的高校毕业生失业率预测模型实证研究

• 作者: 刘照
• 来源期刊: 河北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 主成分分析 BP神经网络 高校毕业生 失业率预测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 电子工程与计算机科学
• 页码范围: 99-104
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3032字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2018.01.015

摘要

针对高校毕业生失业数据的非线性、小样本、高维度特点,采用主成分分析和BP神经网络相结合的方法,构建了高校毕业生失业率预测模型,并借助河北省1995-2016年高校毕业生失业数据进行了实证研究.结果表明,该模型能有效地反映河北省高校毕业生失业率的变化趋势,预测精度高于仅用BP神经网络构建的预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘照	河北金融学院河北省科技金融协同创新中心	8	9	2.0	2.0