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江苏省高技术产业人才需求预测研究——基于改进的新陈代谢GM(1,1)模型

2018-07-30分类号:C964.2

【作者】胡峰  陆丽娜  黄斌  周文魁  
【部门】江苏省科学技术发展战略研究院  南京理工大学  
【摘要】利用改进的新陈代谢GM(1,1)模型,借助MATLAB对江苏省高技术产业2016—2020年的人才总量进行灰色预测,并与通过模型预测出的广东、浙江省的高技术产业的人才总量进行对比。建模结果表明,改进的新陈代谢GM(1,1)模型的预测精度比常规模型提高了将近50%,也比新陈代谢GM(1,1)模型和背景值优化模型精度高。预测结果表明,"十三五"末江苏省高技术产业人才总量约为2 549 424人,位于广东之后;人才年均增速约为0.5%,位于浙江、广东之后。
【关键词】人才需求预测  新陈代谢GM(1  1)模型  背景值优化  高技术产业
【基金】江苏省软科学研究项目“江苏战略性新兴产业国际顶尖科研人才分布研究”(BR2017031);; 江苏省社科应用研究精品工程“江苏战略性新兴产业人才需求预测与开发研究”(17SRB-15)
【所属期刊栏目】科技管理研究
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