【摘 要】
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从资源匹配视角构建战略性新兴产业人力资源需求数量预测指标体系,运用灰色关联度分析筛选关键指标;运用灰色理论、神经网络和集成学习构建GBP-Bagging网络模型,对山西省2018
【基金项目】
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山西省留学回国人员科技活动择优资助项目“基于SHRM的核心员工保留及企业绩效研究”(941303);山西省社会科学联合会重点课题“山西省战略性新兴产业人力资源预测”(SSKLZDKT2017074);山西省哲学社会科学规划课题项目“‘一带一路’背景下山西省战略性新兴产业人才培养机制研究”(ZS20170121)
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从资源匹配视角构建战略性新兴产业人力资源需求数量预测指标体系,运用灰色关联度分析筛选关键指标;运用灰色理论、神经网络和集成学习构建GBP-Bagging网络模型,对山西省2018—2022年战略性新兴产业人力资源需求数量进行预测。研究结果表明：“十三五”期间,山西省战略性新兴产业人力资源需求数稳步增长;GBPBagging网络模型有效克服了单个BP神经网络在小规模数据集上的局限性,获得了比BP神经网络和灰色预测模型更为准确的预测结果;为应对产业人力资源需求增长所带来的压力,山西省应当加大人才培养力度,健全
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