[发明专利]一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：

S1，获取产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才分布数据以及人才流动数据；

S2，根据所述人才分布数据以及人才流动数据计算出各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才变动数据，将所述人才变动数据其作为原始序列；

S3，建立灰色-马尔可夫模型，将原始序列输入到灰色-马尔可夫模型中进行反复训练，得到人才需求预测模型；

S4，获取产业园区内未来需要预测的企事业单位、职业类型以及预测年份，作为预测数据，将预测数据输入到人才需求预测模型中，得到预测结果。

2.如权利要求1所述的一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

所述人才分布数据具体包括产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的高层管理人员、决策人员、经营管理人员以及技术人员；

所述人才流动数据具体包括产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的入职人员、离职人员、升职人员、降职人员、停止人员以及换岗人员。

3.如权利要求1所述的一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法，其特征在于，步骤S2中，所述人才变动数据具体包括：

产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内的人才调动数据、人才迁入数据以及人才迁出数据。

4.如权利要求2所述的一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法，其特征在于，步骤S2中，将所述人才变动数据其作为原始序列具体包括：

为产业园区内各企事业单位中各类职业在预设阶段内人才调动数据、人才迁入数据以及人才迁出数据分别赋予权重，再进行数据加权处理，得到最终数据，将最终数据按照从小到大的顺序组合成原始序列。

5.如权利要求1所述的一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法，其特征在于，步骤S3具体包括：

建立灰色GM(1,1)模型，将原始序列输入到灰色GM(1,1)模型中，得到预测序列，计算预测序列与原始序列的残差序列；

建立马尔可夫模型，将残差序列输入到马尔可夫模型中进行修正，得到修正后的预测序列。

6.如权利要求5所述的一种基于马尔可夫模型的未来人才需求预测方法，其特征在于，建立灰色GM(1,1)模型，将原始序列输入到灰色GM(1,1)模型中，得到预测序列，计算预测序列与原始序列的残差序列的具体步骤包括：

原始序列表示为X⁽⁰⁾＝{x⁽⁰⁾(1),x⁽⁰⁾(2),…,x⁽⁰⁾(n)}，其中，n为原始序列中数据的总数，x⁽⁰⁾(t)∈X⁽⁰⁾，t＝1,2,…,n；

将原始序列输入到建立的灰色GM(1,1)模型中，得到预测序列

计算预测序列与原始序列的残差序列E＝{e(1),e(2),…,e(n)}，e(t)∈E，t＝1,2,…,n，e(t)的计算公式为：