基于SVR模型的乡村环境适老性评价——以临安区天目村为例

以杭州市临安区天目村为例,以老年人养老需求为出发点,运用ERG模型与AHP法从道路交通、设施系统、植物景观、活动空间和人文关怀5个方面选取19项指标构建乡村环境适老性指标体系,通过基于人工智能的支持向量回归机算法(support vector regression,SVR)构建评估模型对乡村环境适老性进行评估.研究结果表明:①SVR模型得出的天目村环境适老性综合评估值为0.585,评估值在0.4~0.6之间,说明天目村环境适老性整体处于较适宜的等级;②项目层各指标的评估值差别较大,天目村环境适老性建设呈现出不均衡的现象;③SVR预测值与期望值相对误差均低于2%,均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)分别为0.0002,0.0093,说明该模型拟合精度较高,可用于乡村环境适老性评价,能够为乡村环境适老性评价提供方向.最后提出了以生存需求、相互关系需求和成长需求为导向的整改提升建议.

矿业类专业大学生的求职需求及群体差异分析

基于ERG需求理论和Kano模型,对煤炭行业人才市场中的277位矿业类专业大学生的求职需求类型及群体差异进行分析。研究发现:矿业类专业大学生的求职需求共有关系类必备型、发展类必备型、生存类期望型、发展类期望型、发展类魅力型、生存类魅力型等6种类型;显著的影响因素有工作经验、户籍类型、是否独生子女以及生源地等。煤炭企业应认真对待矿业类专业大学生的差异性求职需求,完善需求服务体系,提升企业的人才吸引力。