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改进BP神经网络及其在陕西就业预测中的应用
引用本文:苏变萍,王婧,王一平.改进BP神经网络及其在陕西就业预测中的应用[J].数学的实践与认识,2006,36(9):271-275.
作者姓名:苏变萍  王婧  王一平
作者单位:1. 西安建筑科技大学理学院,陕西,西安,710055
2. 长安大学理学院,陕西,西安,710064
基金项目:陕西省教育厅资助项目;西安建筑科技大学校科研和教改项目
摘    要:就业是一个非常重要的社会和经济统计指标.世界各国政府都非常重视就业问题,将增加就业率作为政府的工作目标.要想解决就业矛盾,就应该对就业问题的未来发展趋势有一个清醒的认识,从而做出正确的决策.本文提出了一种基于因果关系理论、协整理论用于控制与预测的改进BP神经网络,并将其应用于陕西省就业的控制和预测中.

关 键 词:因果关系理论  协整理论  BP神经网络  就业
修稿时间:2006年6月3日

The Improvement of BP Neural Network and the Application in Predicting Shaanxi Employment
SU Bian-ping,WANG Jing,WANG Yi-ping.The Improvement of BP Neural Network and the Application in Predicting Shaanxi Employment[J].Mathematics in Practice and Theory,2006,36(9):271-275.
Authors:SU Bian-ping  WANG Jing  WANG Yi-ping
Abstract:Employment is very important statistics index to society and economy.The government of any country in the world pays attention to the problem of employment,all of them have the goal to increase the rate of employment,If we want to solve the employment contradiction well,we should understand clearly the developments trend in the future of the employment problem,thus we can make correct decision on the basis of this.The article proposes an improved BP neural network based on causality theories and coitegration theories that can be used to control and forecast for dependent variable,and it is applied to control and forecast for Shanxi employment.
Keywords:causality theories  cointegration theories  BP neural network  employment
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