大学生就业问题数学模型
重 庆 交 通 大 学 学 生 实 验 报 告
实验课程名称 数学模型课程设计 开课实验室 数学实验室 学 院 XXX级 XXX 专业 1 班 开 课 时 间 2013 至 2014 学年第 2 学期 设 计 题 目 大学生就业问题
评分标准 评 分 学 号 姓 名 学 号 姓 名
课程设计报告（结构的完整性、表述的清晰程度、方法的正确性、结果的可靠性，40分）、平时表现（30分）、答辩情况（30分） 课程设计指导教师 2013 年 12月 大学生就业问题
摘要：近年来，我国高校毕业生数量逐年增多，加之当前金融危机的影响，毕业生的就业形势受
到前所未有的挑战，甚至出现了所谓“毕业即失业”的说法。因此大学生毕业后能否顺利就业，已成为全社会普遍关注的热点问题。大学生就业难不仅有社会原因，也有大学生自身的原因。如何解决大学生就业难的问题不仅关系到大学生的切身利益，更关系到社会的和谐稳定，需要政府、企业、高校和大学生共同的努力。本文从大学生自身，企业和社会三个大方面方面进行了分析和论述，从而总结出相关的结论及解决大学生就业难题的可行方法。 关键词 大学生 就业 Matlab 数据拟合 一、问题重述 据中国媒体援引人力和社会保障部的最新统计数据，二零一零年全国高校毕业生为630万人，比去年的611万多19万人，加上往届未能就业的，需要就业的毕业生数量很大，高校毕业生就业形势十分严峻。 随着九十年代末大学扩招和教育产业化政策推行以来，大学生人数的增幅远远超过经济增长所需要的人才增长，大学生就业不难才是怪事，"毕业即失业"成为中国大学生的普遍现象。 尽管如此，中国教育部决定继续扩大全日制专业学位硕士研究生招生规模，努力培养更多高层次、应用型人才。表面上看，研究生扩招能提高大学生学历层次，可以缓解就业难。但是，如果不清理高等教育积弊，扩招研究生来应对就业难将是饮鸩止渴，使就业矛盾更加突出。 现在大学生就业难的问题，是由许多原因造成的，既有社会原因，也有历史原因。 请用数学建模的方法从以下几个侧面探讨大学生就业问题： （1）利用网上大学生就业统计数据建立大学生就业供需预测模型，利用所建模型对2012年就业形势进行预测； （2）分析影响大学生就业的主要因素，建立就业竞争力评价模型，利用所建模型评估你的竞争力； （3）利用定量分析的结果，给相关政府部门提出增加就业的建议以及你个人提高就业竞争力的打算。 二、基本假设与符号说明 基本假设： 1.假设政府在近几年内没有出台什么对大学生就业影响很大的政策和措施。 2.假设高校毕业生就业人数的变化率和社会的劳动力需求呈正相关。 3.假设高校毕业生就业人数的变化率和毕业生的综合素质呈正相关。 4.假设部分毕业生的自身主观原因影响了自身的就业。 5.假设相应的网络数据为真实的就业情况。 6.假设影响大学生就业的因素没有很大的变化。 7.国家经济的发展对大学生的需求在一定时期是稳定的。
符号说明： N(t) 表示t时刻高校毕业生的人数
r(t) 表示t时刻的毕业生就业率，且0＜r（t）＜1
r0 表示时刻t0的高校毕业生就业率
R(t) 表示t时刻社会对大学生的需求率
α 表示就业人数在的就业因子 μ 表示未就业人数中的阻滞因子 λ 表示需求人数的需求因子 三、问题分析 通过网上所给的数据我们可以看出，每年的毕业生人数都在不断的增加，而就业率呈上下波动的态势，造成这样的原因无非是由于就业市场对大学生的供过于求，供需平衡，供不应求三种态势形成。影响大学生就业的因素有很多种，我们要找出最重要的几种因素来作为我们建立模型的条件 四、模型的建立 下表为2001年—2011年大学毕业生和就业情况
年份 毕业人数/万人 就业人数/万人 GDP/亿元 就业率 2001 114 70% 2002 145 74% 2003 212 159 75% 2004 280 210 75% 2005 338 257 76% 2006 413 318 77% 2007 495 350 70% 2008 559 347 69% 2009 611 66% 2010 631 470 74% 2011 660 73% 表一
问题一： 通过表中所给数据我们可由Matlab和excel来求其分布图 表二
表三 表四 根据所给图示我们可以建立 drN/dt=λR(t)N+αrN-μ(1-r)N =[λR(t)+(α+μ)r-μ]N λ、α、μ均为比例系数，假设α+μ>0 当N(t)为常数时，我们得到高校毕业生的就业满足一阶微分方程： dr/dt=(α+μ)r-[μ-λR(t)],且r(t0)=r0 假设模型中R(t)=R是一个常数，则就业率为： r(t)=e(α+μ)t(r0-rc)+rc 则 rc=(μ-λR)/(α+μ) 为该模型的不稳定平衡解，所以 当μ>λR时，有rc>0，这说明只要影响毕业生就业的因素较大（或社会对大学毕业生的需求量较小），就存在不稳定的毕业生就业率。 当μ→+∞时，有rc→1,这就表明，只要影响毕业生就业的因素非常大，就会出现不稳定的高就业率，由于有政府的宏观调控，所以不稳定的就业率是不可能的，所以在实际工作中应尽量避免。 当rcrc，这就表明只要不稳定的就业率rc低于初始的就业率，那就有毕业生的就业率超过不稳定的就业率。 五、模型的求解 对问题一： 因为在实际调查中需求率是难以完整的统计出来的，所以我们就不考虑需求率，所以微分方程为： dr/dt=(α+μ)r-μ且r(t0)=r0 通过实际的调查数据求出α、μ 设毕业生人数与就业率的数据如表五所示： 年份（t） 毕业生人数（N） 就业率（r）
t1 n1 r1
t2 n2 r2
••• ••• ••• tn nn
rn
表五 则将dr/dt=(α+μ)r-μ进行差商近似处理得到 (ri+1-ri)/(ti+1-ti)= (α+μ)ri-μ 设α+μ=x，μ=y。则方程可化为 y-rix+(ri+1-ri)/(ti+1-ti)=0 记
1111(,)niiiirirrSxyyyxntt
又因为 00SxSy
所以
1111111111010niiiiiiniiiiiiirryrxnttrryrxrntt
把表一相应的数据代入此方程得到 x=,y=,α=,μ= 因此，全国普通高校的就业率微分方程的定量模型为 dr/dt=+且r(2001)= 将上述数据代入方程得到全国普通高校的不稳定就业率为rc= 所以可以估计出下一年的就业率，因此，2012年全国普通高校毕业生就业率为： r(2012)=(12-1)所以，我们之2012年的就业形势非常严峻，就业率还不及50%。 对问题二： 经过讨论和相关的数据结构显示出关于大学生就业的主要因素有： 1.经济发展提供的就业需求与高等教育的扩招； 2.教育模式与产业结构不相适应； 3.企业需求与高校专业设置的滞后； 4.就业指导与分配派遣中的某些障碍。 从社会原因分析有： 1.政策、经济体制、劳动力市场（农民进城、下岗再就业）的变化、机遇； 2.社会支持：家庭背景、学校名气、社会机构； 3.信息支持系统。 从大学生自身原因分析有： 1.知识技能：专业知识、基本技能、求职技巧； 2.人格特征：兴趣、人格、能力； 3.职业期望：预期收入、保留工资偏高； 4.自我效能：精英意识问题； 5.社会支持：心里层面的社会支持。 综上可建立模型 2001年—2011年我国GDP分布图： 家庭 信息
社会、政策、经济、企业
知识 技能 个性
职业期望
社会支持 自我效能 就业与再就业
学校、社会指导、社会舆论 表六
就业薪水期望值
表七 大学生的择业观念 表八 通过以上的分析反推自身的就业竞争力，出去社会因素以外最主要考虑自身的因素 因素 自己所占的实际比重 知识技能 60% 人格特征 50% 职业期望 36% 自我效能 60% 社会支持 30% 表九
毕业生就业率和招生规模的数学模型构建——以闽南理工学院为例
解到构建数学模 型的理论 和实 际意义 了。对高校
的招生规模和国家的 “ ５年 ，教育部相关部门就 已 经提出了关 于高校毕业 生的就业 目标指标 文件，
步的了解 ，这样才能够避免产生所谓 的极大 的
而文件中的具体要求就是各方面数据不低于 ２ ０ ０ ４
是相互影响的，两者间存在较为重要 的联 系，很 多国内外的高校研究都有研究扩大招生规模与市 场人才 就业率的问题，毕竟这之 间的联系密切 ，
对于学生的专业分配方面也有重大影响。由于扩 大招生将会使得更多的人有机会接受高等教育的，
然而 同 时带 来 的 问题 和 影 响 也 是 必 须 注 意 到 的 ，
２ ０ １ ３年第 ４期
Ｎｏ ． ４，２ ０１ ３
九 江 学 院学 报 （ 自然科学版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ｌ ａ ｏ ｆ ｊ ｉ ｕ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ￣ ｉ ｔ ｙ【 ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
模是 ２ ０ ０ ０年的４ 倍 ，而就业区域也相对扩大 。由
此可见 ，一 方 面 ，近年 来我 国高 校 招 生规 模 的扩
的数学模型，以此来更深刻 的了解其 中存在 的必
然联系。为什么要构建数学模 型，在这里将会依
基 金项 目：福建省教 育厅 ２ ０ １ １ －２ ０ １ ２年度 Ｂ类社科项 目 （ 编号 Ｊ Ｂ ｔ １ ３ ３ １ Ｓ ）成 果之一。
收稿 日期 ：２ ０ １ ３— ９—１ ６
通讯作者 ：李彦 ，男，福 建泉州人 ，硕 士，讲师 ，研 究方 向为计算机科 学。
第 ４期
李
彦 ：毕业生就业率和招生规模的数学模 型构建
高校毕业生就业率和招生规模的数学模型
高校毕业生就业率和招生规模的数学模型1化存才云南师范大学数学学院, 昆明, 650092E-mail：cuncai-hua@摘要：提出了描述高校毕业生就业率和招生规模的几个微分方程和时滞微分方程模型，通过分析数学模型得到了一些关于毕业生就业率和计划招生规模的定性结论，从而为较好地解决有关就业与招生的实际社会问题提供重要的理论参考。
关键词：微分方程模型，时滞微分方程模型，就业率，招生规模1. 引言近年来，随着我国“教育立国”，“科教兴国”和“人才强国”战略决策的顺利实施，“控制人口增长”和“人力资源优化”并重的人口发展战略目标的调整，担负起高级专业人才培养任务的我国高等教育得到了前所未有的快速发展。
有资料显示[1]，2000年我国25-64岁的劳动人口中，接受过高等教育的仅为5.2%，平均接受教育的年限为7.97%，而且高等教育的人才培养结构与就业市场需求存在结构性偏差。
所以自1999年以来，我国高校招生规模的扩大对于拉动内需和促进高等教育的大众化进程起到了积极的作用[2]。
至今，高等教育的发展呈现出大众化的和高增长率的趋势[3]。
高校的招生和毕业生的就业问题是相互影响的，高校扩大招生规模使得较多的人有机会接受高等教育，然而却又给毕业生的就业带来了较大的冲击；反之，毕业生的就业情况也将直接影响着高考考生对于高等学校的专业选择，因而也就对高校的招生规模和国家的“人力资源优化”产生极大的反作用。
目前我国高校的招生是按计划进行的，而毕业生的就业则是顺应劳动力市场要求的，所以近年来毕业生的就业难度越来越大，2002年与2003年的初次就业率分别为71.7%与64.4%[2]。
截止2004年9月，全国高校毕业生的平均就业率达73％。
2005年，教育部提出高校毕业生的就业目标不低于2004年的73%，同时启动了“关注中国大学生就业”系列活动。
实际上，我国高校的招生和就业问题长久以来就一直都牵动着千家万户，都是高校的重点工作，受到了高校，教育界和社会的高度重视，成为了不衰的社会经济的热点问题，原因之一是在就业形势日趋严峻的情况下，人们普遍地接受了“投资教育”和“选择高等教育”的观念，他们认为只有这样才能增强在就业中的竞争力。
基于某0-1整数规划地就业选择模型
实用文案2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员 (打印并签名) ：1. 孔甜程2. 王成3. 刘子恒指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名)：日期： 2012 年 8月 15 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：基于0-1整数规划的就业选择模型摘要：当今社会，大学生就业问题已引起了广大的关注，针对这一现象，假设有25个用人单位和25位应聘者，每个人及每个单位的基本条件和要求条件各不相同，某高等院校学生就业指导中心就如何根据用人单位和大学生的基本条件和要求条件进行牵线搭桥，使用人单位和大学生签订就业协议。
本文利用0-1型整数规划建立了大学生就业问题的数学模型，并结合实际提出了通用可行的算法。
首先将用人单位的五个要求条件和应聘者的五个要求条件等级A、B、C、D、E分别做量化处理为5、4、3、2、1，得到用人单位和应聘者的基本条件量化矩阵和要求条件量化矩阵，得出满意度分量。
然后确定最优方案模型，被选人员对用人单位的满意度最大时的人员选取即为所求，从而建立了应聘人员最优选取的0-1整数规划模型关键词：0-1整数规划条件量化满意度1问题重述目前，随着我国高等教育的持续发展，大学生毕业人数逐年增多，大学生就业难问题已经引起了社会各方的广泛关注。
毕业生就业形势的神经网络预测模型
毕业生就业形势的神经网络预测模型背景由于全球性的经济危机，大规模的社会裁员也成为必然的趋势，而每年的大学生毕业也在的不断增加，大学生的就业情况也越来越为人关注。
如果我们能建立一个能预测大学生就业情况的数学模型，那将高中毕业生在选择专业时有很大的帮助；不仅如此，它还对大一刚入学的新生在从高中到大学过度上有指导作用；同时也更方便了大学就业指导中心的老师对未来几年就业形式的把握和了解。
正是基于这一情况建立了该BP 神经网络模型。
它的建立是根据往年的就业信息，在影响就业的因素和就业情况之间建立了一个映射关系。
通过这个映射关系将影响就业的因素作为该网络的输入，按已知道的就业情况作为输出，再通过已知数据对该网络进行训练。
这个训练好的网络便可以用来实现其预测作用。
网络输出（工作签约情况）Y1 :容易找到好的工作，即输出0；Y2 :不太容易找到工作，则输出1网络输入（影响就业指标）X1: 专业热门程度；（最高值0.00即为最热门就业专业，以下以此类推）X1: 专业就业热度；输入值越接近0表示近期专业越热，以下类推X3: 学习成绩；X4: 其它能力数据按照以上评定标准，根据往年毕业学生的资料得到了以下数据，如表0（资料来源：辽宁工程技术就业指导中心）。
毕业生资料数据人员序号 X1 X2 X3 X4 期望输出（Y）0 0.00 0.60 0.71 0.50 00 0.70 0.70 0.80 0.50 01 0.00 0.90 0.88 0.80 11 0.50 0.60 0.67 0.70 15 0.70 0.50 0.70 0.60 06 0.80 0.10 0.61 0.60 07 0.00 0.60 0.87 0.70 18 0.80 0.10 0.67 0.50 09 0.80 0.00 0.70 0.50 000 0.10 0.70 0.79 0.70 100 0.70 0.10 0.70 0.60 000 0.00 0.00 0.60 0.50 001 0.60 0.70 0.80 0.50 001 0.00 0.90 0.80 0.90 005 0.10 0.00 0.68 0.60 106 0.10 0.00 0.60 0.70 107 0.00 0.80 0.80 0.70 108 0.00 0.10 0.61 0.50 109 0.00 0.80 0.77 0.80 100 0.00 0.90 0.90 0.90 000 0.60 0.50 0.69 0.50 000 0.60 0.70 0.71 0.70 001 0.50 0.00 0.60 0.50 101 0.70 0.00 0.70 0.60 005 0.00 0.80 0.90 0.60 106 0.90 0.00 0.70 0.50 007 0.90 0.10 0.81 0.50 008 0.50 0.80 0.87 0.70 009 0.00 0.70 0.80 0.70 010 0.50 0.50 0.79 0.60 110 0.10 0.10 0.65 0.50 110 0.00 0.50 0.87 0.70 011 0.70 0.90 0.90 0.80 011 0.00 0.10 0.61 0.50 115 0.00 0.10 0.60 0.50 116 0.00 0.10 0.60 0.50 117 0.60 0.60 0.61 0.50 ？18 0.10 0.10 0.60 0.50 ？19 0.90 0.60 0.88 0.70 ？10 0.60 0.70 0.89 0.80 ？（其中最后四位学生输出未定）数据导入：将以上数据导入至DPS数据处理系统软件选择其他菜单中的“BP神经网络模型”分别设置分析参数点击确认，得到拟合残差分析以下为计算结果分析（续）从结果分析可以看出，最终四个结果分别趋近 1 ，1 ，0 ，0 ，表示这四名毕业生中，前两位较难找到工作，而后两位的就业则不成问题，即通过BP 神经网络实现对大学生的就业情况进行了预测，并取得了很好的预测结果，说明了该理论有很好的预测作用。
大学生就业选择问题的数学模型
大学生就业选择问题的数学模型路璐;梁金成;张炳策;类浩【摘要】针对大学生就业选择问题建立数学模型,并对模型进行分析.通过调查研究获得各影响因素所占比重,运用层次分析法构建大学生就业选择问题的数学模型,为大学生选择就业岗位提供参考.【期刊名称】《北京工业职业技术学院学报》【年(卷),期】2015(014)004【总页数】3页(P47-49)【关键词】大学生就业;层次分析法;权重【作者】路璐;梁金成;张炳策;类浩【作者单位】北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042;北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042;北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042;北京工业职业技术学院基础教育学院,北京100042【正文语种】中文【中图分类】O241.60 引言大学生就业一直都是全社会各界人士关注的热点问题，许多大学生毕业后找不到适合自己的岗位，有的虽然已经就业，但对自己的岗位并不满意，出现频繁跳槽的现象，给自己和社会都带来了严重的损失。
基于此问题，本文运用层次分析法，建立大学生就业选择的数学模型，为大学生选择就业岗位提供参考。
1 模型假设(1)假设有A，B，C 3家单位供该毕业生选择;(2)假设该模型中的学生是正常个体，就业能力属于平均水平。
2 模型构建我们最终的目标是在A，B，C 3家单位中选出最好的一家，因此目标层是“就业单位选择”。
影响就业选择的因素有很多，选取大学生普遍关心的6个因素［1］:福利待遇、发展前景、专业匹配、工作环境、企业性质、工作地点作为准则层;单位A、单位B、单位C为方案层。
现应用层次分析法对大学生就业过程中普遍关心的影响因素构造层次结构图，如图1所示。
图1 大学生就业选择层次结构图2． 1 构造比较矩阵2．1．1 准则层6个因素对目标层的比较矩阵为了保证准则层中6个因素在大学生就业选择问题中比重的合理性，随机抽取173名大学生就福利待遇、发展前景、专业匹配、工作环境、企业性质、工作地点等6个因素进行调查，收回有效问卷149份。
数学的建模就业分析报告
大学生就业质量分析（A题）参赛队员信息：大学生就业形势及其影响摘要：当今大学生就业难，是一个不争的事实。
如何解决这个问题，首先要看准市场形势，实际上在现今复杂的市场环境下，再一味坚持传统的就业取向已经是件落伍的事。
当前大学生就业方向主要有：国有企业、中外合资（外资、独资）、政府机构、科研机构、民营企业、个体户、非政府的非营利组织等。
“薪情”重要还是“发展”重要？大学生们该掂量掂量了。
不管如何，顺应未来市场发展趋势，个人的事业才能前景无限。
本文针对这个十分敏感的问题，我们创造性地将当前大学生就业方向的因素进行量化，使得模型更具有合理性。
利用SAS 软件、SPSS 软件、等计算机软件，采用层次分析法、聚类分析法等方法建立了一个相应的数学模型，综合多方面因素针对当前大学生就业方向问题进行全方位的分析。
并且在已有的数据基础之上生成、开发，提取有价值的信息。
采用实际数据序列：(0)(0)(0)(0)(0)(0)((1),(2),(3),,(6),(7))X x x x x x =⋅⋅⋅，(1)(1)(1)(1)(1)(1)(1)(2)/21(2)(3)/21(8)(9)/21x x x x B x x ⎡⎤⎡⎤-+⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎡⎤-+⎣⎦=⎢⎥⋅⋅⋅⋅⋅⋅⎢⎥⎢⎥⎡⎤-+⎢⎥⎣⎦⎣⎦在已有模型的基础之，上建立了全新的、具有说服力的延边大学理学院数学系有关就业的灰色系统模型。
更专业的对未来数据预测，以此模型对当前大学生就业方向问题进行有效的分析，巧妙地得到了一个解决当前大学生就业方向问题的良策。
在此基础之上，根据延边大学理学院数学系等就业数据，全面的建立影响大学生就业的主要因素的模型，经过斟酌写了一份非常具有针对性的建议报告。
关键词：就业率大学毕业生影响因素灰色系统回归模型一问题重述近年来，大学生就业问题一直是社会关注的热点问题。
在百度搜索框键入关键词“大学生就业”，用时不到0.1秒，就搜索到相关网页35,300,000个，由此可见大学生就业问题的社会关注度之高。
大学生就业问题的SWOT分析(最新1)
大学生就业问题的SWOT分析王婷，梁莉（攀枝花学院经济与管理学院，四川攀枝花 617000）摘要：伴随着我国市场经济的蓬勃发展和高等教育体制的深入改革，大学生就业问题日益严峻。
本文运用AHP和SWOT分析方法对大学生就业问题进行深入的分析和评价，找出大学生就业问题的症结所在，并提出一些解决问题具体的对策。
关键词大学生；就业问题；SWOT分析作者简介王婷（1985---），女，四川遂宁人，攀枝花学院经济与管理学院学生，专业方向：公司理财。
梁莉（1987---），女，四川攀枝花人，攀枝花学院经济与管理学院学生，专业方向：公司理财。
近年来，大学生就业问题已成为最突出的社会问题之一，同时也是关系到社会稳定，高校可持续发展的关键问题。
因此，对其进行深入的研究分析，弄清症结之所在，以提出解决问题的方法和对策，就具有十分重要的现实意义和社会意义。
本文应用SWOT分析法，对当前我国高校毕业生就业的外部环境和内部资源进行了全面系统的分析，并将其内部的优势和弱点与外部的机会和威胁相匹配，提出了解决高校毕业生就业难，实现高校毕业生充分就业的相应对策。
一、我国大学毕业生就业SWOT定性分析（一）优势1.过硬的理论知识。
一方面现阶段的高等教育主要侧重于理论知识的传授，这就使在校大学生有着比其他人才更扎实的理论知识。
另一方面高等院校所具备的优越的学习环境和完善的教学资源，为大学生学习专业知识提供了必备的前提条件。
2.良好的综合素质。
一方面高校开设的素质课程和其所具备的良好氛围促进了对大学生综合素质的培养。
另一方面用人单位对高素质的复合型人才的器重激发了大学生努力提高自身综合素质的动力。
3.突出的个人资本。
一方面就是大学生的年龄优势。
另一方面就是大学生思维敏捷，自信坚韧，敢于开拓创新，且无家庭负担。
（二）劣势1.知识转化率低。
据统计，应届大学生到岗工作，对所学专业实际知识应用率不足40％，而且多数学生表现出所学过的知识根本无法转化成自己在岗的实际能力。
数学建模期末作业-谈层次分析法在就业中的应用
谈层次分析法在就业中的应用摘要近年高校毕业生数量急剧膨胀就业的难题似乎变得更加严峻和突出——全国就业工作座谈会传来消息，2010年应届毕业生规模是本世纪初的6倍，2011年高校毕业生人数为660万人，“十二五”时期应届毕业生年平均规模将达到近700万人。
许多大学生处于就业十字路口，茫然不知所措。
这种心态下的种种决策难免造成失误，所以需要一种可靠的定量的容易操作的，并且具体的有说服力的方法来帮助做出决策。
本文提出了定性和定量相结合的层次分析法步骤，构成了工作满意度的评价指标体系，通过各因素重要程度比较与计算，最终确定出了6个具体指标在该体系下的权重并排序，这样在分析某种工作的满意程度时就可以按此权重进行衡量。
为此我们建立了层次结构模型，做成对比较矩阵：正互反矩阵为⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=wn wn w wn w wn wn w w w w w w w wnw w w w w w w A /......2/1//2........3/22/21/2/1........3/12/11/1通过Matlab等数学工具，得到特征向量T w )083.0,201.0,139.0,154.0,076.0,347.0(1=，且∑==508.6)(max ii nw Aw λ，通过一致性指标得出1016.0)1()(max =--=n n CI λ，1.0082.024.11016.0<===RI CI CR ， 如果有CI 偏差，那偏差是否在满意的一致性范围，引进平均随机一致性指标RI 。
平均随机一致性指标RI 数值通过比较，最后得出一致性检验通过。
关键词：大学生择业, 层次分析法，适用性。
1.1. 问题背景由于受到各高校扩招的影响,大学毕业生人数逐年增长,用人单位就业岗位日趋饱和，再加上08年金融危机的影响各类毕业生就业困难问题凸显.在就业选择时候，要考虑的因素很多，诸如：工资福利,专业和个人兴趣、工作环境、社会需求、工作的稳定性、单位发展前景，声誉，关系，位置，贡献等。
Logistic回归模型的应用_大学生就业状况因素分析
Logistic 回归模型的应用 ———大学生就业状况因素分析金林 (中南财经政法大学信息学院 湖北 武汉)【摘要】 本文在简要介绍了Logistic 回归模型后,利用从某高校取得的数据,运用多元Logistic 回归分析方法,对在高校扩招条件下影响大学生就业的因素进行了分析。
结果显示,在所有被考虑的自变量相同的情况下,被调查学生能否成功就业与性别、籍贯、是否为党员以及英语水平的高低等因素密切相关。
【关键词】 Logistic 回归 就业 多项l ogit 模型 Logistic 回归模型是在分析分类因变量时最常使用的统计分析模型之一。
1 Logistic 回归模型Logistic回归模型的Logit 形式为当有个自变量时,模型就扩展为通常意义上的Logistic 回归要求因变量y 只有两种取值即二分类变量。
其实,Logistic 回归模型并不局限于应用在二分类反应变量。
对于多分类反应变量,即分类数在三类或三类以上的分类反应变量),只要对模型稍作改进,Logistic 回归同样适用。
而且多分类反应变量既可以是次序测量也可以是名义测量。
在多分类反应变量类别不存在次序关系时,可以采用多项Logit 模型;当多分类反应变量类别之间有次序关系时,应该采用累积Logistic 回归模型或序次Logistic 回归模型。
下面主要讨论一下多项Logit 模型。
如果非次序分类因变量y 有个值,多项Logit 模型可以通过以下l ogit 形式描述:即在多项Logit 模型中l ogit 是由反应变量中的不重复的类别的对比所形成的。
因此如果以其中一个类别作为参考类别,其他类别都同它相比较可生成J -1个的Logit 变换模型。
在有J 个类别的多项Logit 模型中,J -1个l ogit 可表述为:其中最后一个类别就是参照类别。
2 Logistic 回归模型应用实证分析本案例利用某大学一个系某年140名应届毕业生的就业情况和在大学四年在学习,思想上的综合数据,运用Logistic 多元回归分析方法,对影响应届大学毕业生就业成功的因素进行分析。
大学生就业情况的神经网络预测模型
（如图 2 所示）
（2）三层网络中隐层神经元个数 m 和输入层神经元个数 n 有这样一个近似关系， m = 2n +1
在对网络的训练过程其实是一个不断修正权值和阈值的过程，通过调整使误差达到最 小，使其满足实际需要。然后要对网络进行测试。根据测试的结果判断该网络是否能用于预 测。之后每得到一组新数据时，将数据代入网络输出结果即为预测结果。
注：以上四类取值除 x3 外，其他都是按实际情况对各自的所有影响因素的隶属程度而得
3.3 数据
按照以上评定标准，根据往年毕业学生的资料得到了以下数据，如表 1（资料来源：辽
宁工程技术就业指导中心）。
人员序号
X1
表 1 毕业生资料数据
X2
X3
X4
期望输出（Y）
1
1.00
0.60
0.73
0.50
（0，0）
2
0.70
0.70
0.81
0.50
（00.88
0.80
（1，0）
4
0.50
0.60
0.67
0.70
（1，0）
5
0.70
0.50
0.70
0.60
（0，1）
6
0.80
0.40
0.63
0.60
（0，1）
7
0.20
0.60
0.87
0.70
（1，0）
8
0.80
0.30
0.67
0.50
（0，1）
0.60
（1，1）