【摘 要】
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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
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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
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