![](/images/graphics-bg.png)
Improved NN-GM(1,1) for Postgraduates’ Employment Confidence Index Forecasting
المؤلف
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Postgraduates’ employment confidence index (ECI) forecasting can help the university to predict the future trend of postgraduates’ employment.
However, the common forecast method based on the grey model (GM) has unsatisfactory performance to a certain extent.
In order to forecast postgraduates’ ECI efficiently, this paper discusses a novel hybrid forecast model using limited raw samples.
Different from previous work, the residual modified GM(1,1) model is combined with the improved neural network (NN) in this work.
In particullar, the hybrid model reduces the residue of the standard GM(1,1) model as well as accelerating the convergence rate of the standard NN.
After numerical studies, the illustrative results are provided to demonstrate the forecast performance of the proposed model.
In addition, some strategies for improving the postgraduates’ employment confidence have been discussed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Lu. 2014. Improved NN-GM(1,1) for Postgraduates’ Employment Confidence Index Forecasting. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-473714
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Lu. Improved NN-GM(1,1) for Postgraduates’ Employment Confidence Index Forecasting. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-473714
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Lu. Improved NN-GM(1,1) for Postgraduates’ Employment Confidence Index Forecasting. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-473714
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-473714
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)