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2、型权系 数的确定准则，适合于历史资料稀少的情况。该方法运用到区域人才需求预测中，可取得 良好的预测效果。关键词 灰色关联度 组合预测 人才需求量准确预测未来人才需求量是科学制定人才规划，实现社会经济发展目标的根本和关 键。组合预测方法采用加权平均的方法将各单个模型的预测结果组合起来，从而综合利用 各预测模型所提供的信息。组合预测方法中权系数的确定直接影响预测精度，本文选择灰 色关联度最大为组合预测方法中各单个模型权系数的确定准则，建立灰色关联度极大化组 合预测模型。灰色关联度考虑的是曲线之间的相似程度，且适用于数据稀少的情况，比较 适合区域人才需求量预测。一、 灰色关联度极大化组合预测模型灰色
3、关联分析的基本思想是根据序列曲线几何情况的相似程度来判断两个序列之间 的关联度，曲线越接近，关联度越大。运用在预测问题中，是通过计算预测问题的实际值 和预测模型的拟合值序列之间的关联度，判断预测模型对实际问题的拟合效果。关联度越 大，拟合效果越好，说明模型预测的准确性越高。设某地区以往各年人才需求量序列的实际值为，有 m 个单项预测方法可对其进行预 测，Xi(t)为第 i 种方法在 t 时刻的预测值，i=1,2m，t=1,2N。则根据灰色关联度的定义， 在所有单项预测方法中第 i 种方法预测值序列与实际值序列的灰色关联度可表示如下：其中，为分辨系数，一般取值为 0.5。对人才需求量进行组合预测
4、，设为 m 种单项预测方法的加权系数，且满足则人才需 求量的组合预测值可表示为:，组合预测值序列与实际值序列之间的关联度可表示为: 其中， 且不等式 xi(t),t=1,2N 始终成立，所以， 可表示为权系数 W 的函数，记为：因此，建立数学模型：运用 Lingo 数学软件，可以求出权系数的最优解 W*。二、人才需求量组合预测实例本文选用江苏统计年鉴中公布的 1999 年2005 年江苏某地区的数据，分别建 立 GM(1,1)模型和一元线性回归模型，并依据灰色关联度极大化方法确定两个模型的权重 信息，构建灰色关联度极大化组合预测模型，数据资料如表 1 所示。1.人才需求量的 GM(1,1)预测
5、模型。利用 1999 年2005 年该地区的专业技术人才历 史数据建立模型，得到时间响应数列：经计算，该模型后验差比值 C=0.092650.35，小概率误差 P=1，故认为模型精度达 到一级，可用于预测。2.人才需求量的一元线性回归预测模型。知识经济时代，科技人才是推动社会经济 可持续发展的根本动力，同时，社会经济系统作为科技人才生存和发展的环境，对科技人 才系统的演化也具有很大的影响，良好的社会经济环境支持和促进科技人才的发展。因此， 科技人才总量与社会经济发展存在很强的相关关系，本文选择该地区历年专业技术人员总 量为因变量，人均 GDP 为自变量，建立一元线性回归模型：判定系数 R2=0
6、.985，模型对样本的拟合程度很高。对于给定的显著性水平 a=0.05， 统计量 F=334.12，F 检验通过，回归模型的回归效果显著。另外，常数项和自变量的 t 值 也通过检验。3.人才需求量的组合预测模型。运用灰色 GM(1,1)模型和一元线性回归模型对该地区 2000 年2005 年专业技术人员总量进行拟合，如表 2 所示，并代入数学模型，可计算出 组合模型中 GM(1,1)和一元回归模型对应的权系数分别为 W1=0.,W2=0.。组合模型的拟合 结果见表 2。通过计算可知组合模型拟合值与实际值之间五种形式的拟合误差均小于两个 基础模型，拟合效果极好。三、结论预测某一区域未来人才的需求
7、量，既需考虑该地区历年人才需求量变化的统计规律， 同时也要考虑人才与社会经济系统之间的关系。本文以灰色 GM(1,1)模型和一元线性回归 模型为基础模型，并结合历史数据本身的特征，选择灰色关联度最大为基础模型权系数的 确定方法，在实证研究中取得了满意的结果，为区域人才需求的预测提供了科学的方法。参考文献：1陈华友赵佳宝刘春林:基于灰色关联度的组合预测模型的性质J. 东南大学学报 (自然科学版),2004,34(1):1301342王应明:基于相关性的组合预测方法研究J.预测,2002,21(2):58 623邓聚龙:灰理论基础M.武汉:华中科技大学出版社,2002.122209其他参考文献Ba
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