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失业预警系统中指标体系构建与模型选择研究

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失业预警系统中指标体系构建与模型选择研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-14页
第一章 绪论第14-19页
  1.1 研究背景及意义第14-16页
  1.2 论文研究设计第16-19页
    1.2.1 研究内容和结构第16页
    1.2.2 研究目的第16-17页
    1.2.3 技术路线第17页
    1.2.4 创新点和研究特色第17-19页
第二章 文献回顾第19-27页
  2.1 国外文献回顾第19-21页
    2.1.1 失业理论第19页
    2.1.2 失业率预测第19-21页
  2.2 国内文献回顾第21-24页
    2.2.1 失业理论第21页
    2.2.2 失业率的影响因素第21-22页
    2.2.3 奥肯定律的适用性研究第22页
    2.2.4 失业率的预测第22-23页
    2.2.5 失业预警模型研究第23-24页
  2.3 文献述评第24-26页
  2.4 本章小结第26-27页
第三章 失业预警理论及模型概述第27-45页
  3.1 失业预警基本理论第27-29页
    3.1.1 失业预警系统的理论思想第27-28页
    3.1.2 失业预警系统的作用、结构和研究方法第28-29页
  3.2 多元线性回归模型第29-31页
    3.2.1 多元线性回归模型简介第29-30页
    3.2.2 多元线性回归模型的估计第30页
    3.2.3 多元回归模型的优缺点第30-31页
  3.3 支持向量机第31-36页
    3.3.1 机器学习第32页
    3.3.2 支持向量机分类(SVM)第32页
    3.3.3 支持向量机回归(SVR)第32-33页
    3.3.4 核函数第33-35页
    3.3.5 支持向量机的优缺点第35-36页
  3.4 随机森林第36-40页
    3.4.1 集成学习第36-37页
    3.4.2 Bagging算法第37页
    3.4.3 决策树第37-38页
    3.4.4 分类回归树(CART)第38-39页
    3.4.5 随机森林第39-40页
    3.4.6 随机森林的优缺点第40页
  3.5 人工神经网络第40-42页
    3.5.1 人工神经网络简介第40-42页
    3.5.2 人工神经网络的优缺点第42页
  3.6 R语言简介第42-43页
  3.7 扩散指数第43-44页
  3.8 本章小结第44-45页
第四章 失业预警指标体系第45-63页
  4.1 失业的类型第45-47页
  4.2 失业的测度第47-54页
  4.3 失业预警指标的选择第54-62页
    4.3.1 失业预警指标的初选第54-57页
    4.3.2 指标的筛选第57-62页
  4.4 本章小结第62-63页
第五章 失业预测模型的效果比较第63-75页
  5.1 多元线性回归模型的建立第63-65页
  5.2 基于支持向量机回归的失业预测第65-67页
    5.2.1 失业预警与机器学习第65-66页
    5.2.2 基于支持向量机回归的失业率预测第66-67页
  5.3 基于随机森林回归的失业预测第67-68页
  5.4 基于人工神经网络算法的失业率预测第68-69页
    5.4.1 数据标准化第68页
    5.4.2 基于人工神经网络的失业率预测第68-69页
  5.5 三种模型拟合结果比较分析第69-70页
  5.6 基于扩散指数的警度预报第70-73页
    5.6.1 失业预警分析第70-71页
    5.6.2 失业扩散指数及警度预报第71-73页
  5.7 结果评价第73-75页
第六章 失业预警系统的构建第75-87页
  6.1 系统构建思路第75-80页
    6.1.1 构建目标第75页
    6.1.2 构建原则第75-77页
    6.1.3 基本框架第77-80页
  6.2 系统主要功能模块介绍第80-86页
    6.2.1 失业信息采集模块第80-81页
    6.2.2 数据预处理模块第81-82页
    6.2.3 失业预测模块第82-83页
    6.2.4 失业警报模块第83-84页
    6.2.5 失业预警专家咨询模块第84-86页
  6.3 本章小结第86-87页
结论第87-89页
参考文献第89-94页
攻读学位期间发表的论文第94-96页
致谢第96-97页
附录第97-100页

本篇论文共100页,点击这进入下载页面
 
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