人才需求预测

摘要： 目前我国工业软件人才从业门槛高、社会储备少、工资收入低,整个行业面临人才培养难、招聘难、留住难的三大“造血”难题。工业软件关键核心技术的突破,主要依赖高素质人才队伍。然而,目前我国工业软件人才从业门槛高、社会储备少、工资收入低,整个行业面临人才培养难、招聘难、留住难的三大“造血”难题。据《关键软件人才需求预测报告》预测,到2025年,我国关键软件人才新增缺口将达到83万.

摘要： 文章采用Elman神经网络模型和灰色系统模型,利用《中国旅游统计年鉴》公布的星级酒店就业数据,使用Python和Matlab编制相关计算程序,预测星级酒店岗位的需求量,并对两种模型进行了比较,此方法可以为旅游企业提供参考。

摘要： 为科学预测江苏交通技能人才需求,运用灰色理论和多元回归分析方法,构建交通技能人才预测模型。预测结果表明,随着经济增长、交通运输投入持续增大,江苏省交通运输基础设施不断完善,客运和货运能力不断增强,交通运输管理、建设、研发等的人才需求总量也在逐年增加。“十四五”期间,江苏交通运输需求人数增长8万余人,至2025年,交通人才需求总量约为64万人。经检验分析,预测模型具有较高的精度,可为构建交通技能人才培养体系提供理论参考。

摘要： 近年来,国内发布了许多人才需求报告,这些人才需求报告对于职业院校规划有着重要的指导意义.进一步分析发现,当前人才需求报告中存在三方面问题:一是人才需求分析与预测对职业院校规划的关联和支撑有待明确;二是人才需求报告编写的协同性和合作性有待提高;三是科学合理的人才需求预测模型应该得到更加广泛的运用.未来,需要开发和利用更加合理的人才需求预测模型,提高人才需求报告的编写质量,不断强化其对职业教育规划科学性的支撑作用,这对于行业人才需求预测和职业院校办学的指导具有重要意义.

摘要： 以2011-2020年我国软件和信息技术服务业高职从业人数和占比数据作为人才需求的预测依据,运用灰色模型GM(1,1)进行人才需求预测.根据拟合数据证实本模型的有效性,并将其用于"十四五"期间软件和信息技术服务人才预测,为高职院校制订软件和信息技术服务专业教育规划和科学决策提供依据.

摘要： 为促进工业互联网人才培养,深化产教融合发展,形成产业与人才协同发展的良好局面,中国工业互联网研究院于日前发布了《工业互联网人才白皮书(2020)》(以下简称为“白皮书”),提出的三点方向性建议中包含了三个关键词:预测、体系、生态。加强人才需求预测工业互联网人才需求预测是科学开展工业互联网人才培养、引进、选拔和评价等工作的重要依据。

摘要： 专业,是高校本科人才培养的基本单元,是教育行政部门和高校实施人才培养、安排招生、授予学位、指导就业、进行教育统计和人才需求预测等工作的基本依托。"2019年度普通高等学校本科专业备案和审批结果"显示,2019年度各高校新增备案专业1672个、审批专业181个(含130个国家控制布点专业和51个目录外新专业),调整学位授予门类或修业年限专业47个,撤销专业367个。在此背景下,专业设置和调整呈现何种趋势?今年的高考生应如何理性填报志愿?

摘要： 科技创新人才是结构转型和经济社会高质量发展的重要支撑力量.运用灰色系统GM(1,1)模型,对四川、陕西、上海三省市2017-2021年科技创新人才进行需求预测和比较分析.R语言求解结果表明,三地及高技术产业对科技创新人才的需求数量均呈稳步增长态势,但增速存在区域性差异,新的科技创新人才发展区域性非均衡态势将逐渐形成,区域性人才竞争将进一步加剧.加大科技创新人才培育力度,合理规范人才竞争应成为国家层面的人才政策;加快产业转型升级、优化人才生态环境、提高人才与产业匹配度既是优化人才资源配置效率的关键,也是区域性人才管理工作的重点.

摘要： 本发明公开了一种产品需求预测方法，包括：根据产品阶段以及调整状态，对产品调整记录进行采样得到第一样本集，根据第一样本集建立判断模型；根据初始预测值以及修正预测值，对产品历史预测值进行采样得到第二样本集，根据第二样本集建立目标回归模型；获取当前阶段的初始预测值以及当前产品阶段；使用判断模型对当前产品阶段进行处理，确定当前调整状态；若当前调整状态为需要调整，则将当前阶段的初始预测值代入目标回归模型计算，输出当前阶段的修正预测值。本发明还提供一种可以实现上述方法的产品需求预测装置。本发明能够对现有预测结果进行优化，提高产品需求预测的准确性。

摘要： 本发明准确地预测商店的商品需求。商店服务器(520B)(商品需求预测装置)被设置有：获取单元(526)，其获取与在对商品的需求被预测的时间带的至少一部分中被预期在定位有商店的区域中存在的人员有关的信息；以及预测单元(527)，其基于与人员有关的信息以及所述人员的商品购买倾向来预测在时间带中在商店的商品需求。

摘要： 需求预测装置（10）具有：活动数获取部（161a），获取预测需求的对象的活动数；更换率计算部（161b），根据表示故障发生的概率的时间序列的变化的第一曲线和表示故障发生的概率的时间序列的变化的第二曲线，计算预测需求的对象的更换率；以及需求预测部（161c），根据通过活动数获取部（161a）获取的活动数、和通过更换率计算部（161b）计算的更换率，计算预测需求的对象的需求。

摘要： 本公开提供了一种需求预测模型训练方法和装置，涉及机器学习等技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取预设周期中待测产品的需求基项的数据样本和对需求基项产生影响的至少一个需求因素的数据样本；基于需求基项的数据样本，训练得到对待测产品的基线需求量进行预测的基线预测模型；基于各个需求因素的数据样本，训练得到对各个需求因素对应的因子进行预测的因子预测模型，因子用于表征需求因素对需求基项的影响程度；基于基线预测模型和所有的因子预测模型，得到对待测产品的需求量进行预测的需求预测模型，需求预测模型预测用于表征需求基项、至少一个需求因素与待测产品的需求量之间的对应关系。该实施方式提高了需求预测模型的性能。

摘要： 需求预测装置(1)将第1关联数据加工为与第1实绩数据相似，从第2实绩数据及第2关联数据中选择与被加工后的第1关联数据相似的数据，与选择出的第2实绩数据的趋势匹配地调整第2关联数据的波形，根据第2实绩数据的趋势选择预测模型，进行需求预测。

摘要： 实施方式的合乘车辆用需求预测装置具有预约预测次数取得部。预约预测次数取得部使用具有通过将预约数据、移动数据和上下车要因数据作为输入数据进行机器学习而得到的神经网络的模型，按每个规定的期间取得预约预测次数，该预约数据表示合乘车辆的预约成立时的预约状况，该移动数据表示在合乘车辆的运行当天终端用户实际上下车的区域，该上下车要因数据包含能够成为合乘车辆的运行当天的终端用户的上下车的发生要因的数据，该预约预测次数相当于规定的多个区域中的作为合乘车辆的上下车预约而在未来能够成立的预约次数。

摘要： 一种需求预测方法以及需求预测装置。基于历史需求数据，获得料号对应的初步预估量。基于初步预估量，计算料号的需求几率。基于历史需求数据、初步预估量以及需求几率，获得料号对应的预测需求量。

摘要： 本公开提供了一种备件需求预测方法，该方法包括：首先，构建图结构。其中，图结构的任一节点用于表征备件或机器，图结构的任一边用于表征：备件与备件之间的关系、备件与机器之间的关系、或者机器与机器之间的关系。上述备件包括：至少一个新品备件和至少一个历史备件。然后，基于所构建的图结构和上述至少一个历史备件的历史损坏数据，确定上述至少一个新品备件中的任一新品备件的预测损坏数据。接着，基于任一新品备件的预测损坏数据，确定该任一新品备件的需求量。本公开还提供了一种备件需求预测装置和电子设备。

摘要： 本发明提出了一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法及系统，其方法包括：获取产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才分布数据以及人才流动数据；根据所述人才分布数据以及人才流动数据计算出各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才变动数据，将所述人才变动数据其作为原始序列；建立灰色‑马尔可夫模型，将原始序列输入到灰色‑马尔可夫模型中进行反复训练，得到人才需求预测模型；获取产业园区内未来需要预测的事业单位、职业类型以及预测年份，作为预测数据，将预测数据输入到人才需求预测模型中，得到预测结果。本发明通过灰色‑马尔可夫模型实现了对产业园区内各企事业单位中各类职位的未来人才需求进行精准预测。

摘要： 本申请公开了一种人才需求预测方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。具体实现方案为：根据历史招聘需求信息，确定目标人才需求时间序列和辅助人才需求时间序列；对所述目标人才需求时间序列和所述辅助人才需求时间序列进行融合，得到正向需求时间序列；根据所述正向需求时间序列，确定目标人才的新需求信息。本申请提高了人才需求预测的针对性和准确度。