【摘 要】
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针对人力资源开发的非线性变化规律的问题,文章提出一种利用变步长自适应的布谷鸟算法优化灰色神经网络（VSACS-GNN）参数的预测模型。同时为解决跨省际区域人力资源协同开发度评
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71173171）,信阳市哲学社会科学规划项目（2014ZZZD011）
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针对人力资源开发的非线性变化规律的问题,文章提出一种利用变步长自适应的布谷鸟算法优化灰色神经网络（VSACS-GNN）参数的预测模型。同时为解决跨省际区域人力资源协同开发度评估问题,基于协同理论,构建了跨省际区域人力资源开发有序度与协同度模型。研究发现,VSACS-GNN模型对跨省际区域人力资源开发协同度的预测精度高于其他预测方法。利用VSACS-GNN模型对跨区域人力资源开发协同度的预测,有助于区域内相关统筹机构准确评估复合系统的协同度,为跨区域人力资源开发提供科学的理论指导。
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