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区域高职教育需求的系统预测 被引量:1

System Forecasting of the Demand for Regional Higher Vocational Education
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摘要 对1998至2002年影响区域高职教育需求的几个因子分别建立了多元回归分析预测模型和BP神经网络多变量输入预测模型.实证研究结果表明:与回归预测模型相比,用BP网络建立的模型经过训练后,可得到影响区域高职教育需求的主要因子及其之间的非线性关系,具有很高的预测精度及较好的预测效果. For the variables and data which influence the demand for regional higher vocational education from the year of 1998 to 2002 in Liaoning Province, this paper sets up multi-regression analysis model and BP artificial neural network model. The results show that, after being exercised, the network can provide nonlinear mapping relation between independent variables and dependent variables. The model has precise and good forecasting effect.
出处 《吉首大学学报(自然科学版)》 CAS 2005年第2期87-90,共4页 Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition)
基金 辽宁省教育厅2005年科研资助项目
关键词 多元回归分析模型 BP神经网络模型 区域高职教育需求 预测 比较 multi-regression analysis model BP artificial neural network model demand for regional higher vocational education system forecasting comparison
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