基于遗传算法的大学生就业信心指数组合预测*

周润娟，蔡金平，胡长新

（安徽工程大学电气工程学院，安徽芜湖241000）

基于遗传算法的大学生就业信心指数组合预测*

周润娟，蔡金平，胡长新

（安徽工程大学电气工程学院，安徽芜湖241000）

大学生的就业信心指数的变化趋势，可作为高校制定学生工作计划、应对当前就业形势压力的参考依据，信心指数预测结果的准确性直接关系到政策制定与实施的效果。在分析自回归、神经网络及灰色系统等单预测模型的优点与不足基础上，提出综合利用各单模型预测信息的组合预测思路，构建基于遗传算法和信息熵求解单模型权重的组合预测模型。预测结果显示，组合预测模型在拟合期的表现与神经网络模型接近，优于其它两种模型；在预测期远超过其它模型的预测效果。组合预测模型的拟合性能和泛化性能优越，预测信息可作为高校制定相关政策时的重要参考依据。

大学生就业;信心指数;组合预测;遗传算法;信息熵

前言

准确掌握大学生就业信心情况，有助于及时把握大学生思想动态，为高校制定人才培养方案和应对就业问题措施，提供科学依据，具有较强的现实意义[1,2]。据人力资源和社会保障部最新统计资料显示，2014年高校毕业生的就业规模将达到727万，比2013年增加28万人，再创历史新高。运用科学方法及时预测出大学生的就业信心，对高校学生工作的开展尤为重要[3]。

严春红等借鉴经济领域中的消费信心指数，编制了浙江省高职院校的调查问卷，测度出大学生的就业信心指数，结果显示浙江省高职生的整体就业信心指数偏低[4]。……