ＭｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＶｏｌ．３９，Ｎｏ．１，２０２３基金项目微型电脑应用２０２３年第３９卷第１期基金项目：２０１９年度黑龙江中医药大学科研基金项目（２０１９ＭＳ３５）作者简介：吴苏礼（１９８５－），男，硕士，助教，研究方向为人工智能、心理学、教育学、大学生职业生规划；王冠卓（１９８５－），男，硕士，副教授，研究方向为财务管理、心理学；刘大旭（１９８５－），男，硕士，讲师，研究方向为管理学、大学生职业生涯规划。通信作者：雷双媛（１９８６－），女，硕士，讲师，研究方向为医学美容、心理学。文章编号：１００７－７５７Ｘ（２０２３）０１－００６９－０４混沌理论和支持向量机的就业率预测吴苏礼，雷双媛＊，王冠卓，刘大旭（黑龙江中医药大学，佳木斯学院，黑龙江，哈尔滨１５００４０）摘要：就业率预测具有较强复杂性，为此提出了基于混沌理论和支持向量机的就业率预测方法，用以降低就业率预测误差。按照混沌变量运动自身规律使用越界处理优化混沌算法跳出局部最优提升搜索精度；运用支持向量机拟合就业率预测非线性关系，构建基于支持向量机的就业率预测模型，并使用Ｋ邻近算法，构建样本数据集；运用经过优化的混沌粒子群算法优化支持向量机参数，训练数据样本集，构建改进支持向量机的就业率预测模型实现预测。通过实验验证，该方法具有较强的训练能力和较低的模型复杂程度且训练时间较快，预测高校毕业生就业率误差较低，具有良好的预测精度。关键词：混沌理论；支持向量机；粒子群；Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型；非线性关系中图分类号：ＴＭ７３２文献标志码：ＡＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＥｍｐｌｏｙｍｅｎｔＦｏｒｅｃａｓｔＢａｓｅｄｏｎＣｈａｏｓＴｈｅｏｒｙａｎｄＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅＷＵＳｕｌｉ，ＬＥＩＳｈｕａｎｇｙｕａｎ＊，ＷＡＮＧＧｕａｎｚｈｕｏ，ＬＩＵＤａｘｕ（Ｊｉａｍｕｓｉｃａｍｐｕｓ，ＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｈａｒｂｉｎ１５００４０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｈａｓｓｔｒｏｎｇｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｐｐｌｉｅｓｃｈａｏｓｔｈｅｏｒｙａｎｄｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ－ｂａｓｅｄｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｔｏｒｅｄｕｃ...
