基于IAFSA-BP并行集成学习算法的大学生就业预测模型

随着我国高校毕业人数逐年增加,大学生“就业难”问题越发突出,其已然成为了社会广泛关注的热点之一。准确预测大学生的就业前景,提高当代大学生的就业率及就业质量引起了党中央和国家的高度重视。因此,本文通过将改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的权值和阈值,提出了基于IAFSA-BP神经网络并行集成学习算法的大学生就业预测模型,并将整理的数据集在matlab中进行仿真实验时达到了极佳的预测效果,以期该模型能为推动大学生高质量就业提供参考意见。