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基于BP的南京高校就业情况预测分析
文献综述（包含参考文献）
对于任何一个社会而言，为了实现整个社会的福利最大化，充分就业是必须的，充分就业指的是意愿就业的人数同经济活动中对劳动力的需求量达到一致，如果一个经济体不能达到充分就业，那么经济中就有一定的失业人口，大量的失业对于一个经济体而言是极其不利的状况。
而近年来，随着中国社会的发展以及高等教育水平的提高，每年毕业的大学生人数越来越多，就业成为当今大学生毕业生面临的重要挑战之一，所以说大学生就业问题对于整个社会经济以及社会稳定来说具有重要的意义。
因此，就业已成为新时期我国经济发展与社会发展必须面对的一个重大问题，研究高校就业问题的发展规律及其与众多经济因素之间的相互作用关系，实现充分就业对于经济发展具有重要的现实意义。以下是关于国内外研究情况的文献综述。
- 国内研究。
许红（2020）学者从经济、社会以及高校三个方面总结出 12 个影响因素，利用主成分分析对 2005-2019 年的相关数据进行降维，运用 Spss、Matlab 等工具，建立高校毕业生就业率 BP 神经网络预测模型，预测出我国 2020 年和 2021 年的高校毕业生就业率数据分别为91.586% 和 91.556%，从预测结果中看出我国高校毕业生就业率呈现稳定趋势，增长和下降的趋势都很小，由于我国人口基数大增长快的特点，未来几年内，总人口和高校毕业生数量都将呈现增长趋势。
事实上毕业生就业工作中，关于就业预测研究的文献较少，只有张稳（2008）利用多项式曲线拟合等五种数学模型，从不同角度对就业数据进行统计分析 ，并从高校和政府的角度提出相关建议，高校应该加强教学改革，不断优化专业设置和教学培养方案，教学内容与就业市场相结合，培养实践性的人才；政府应该完善就业制度，营造公平、公正、公开的就业氛围，给毕业生提供良好的就业环境；同时，政府要加强毕业生就业的引导工作，为毕业生的就业和自主创业提供良好的制度保障和政策支持。
虞丽娟教授构建了才质模糊评价系统，该系统可以进行个性评价、模块评价、组合评价和总体评价等诸多评价，可以进行集体评价，还可以根据学生的实际情况随时进行阶段性的自我评价。
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