该篇论文为2014年全国大学生数学建模竞赛B题优秀论文，由于版面控制，需要整篇论文的同学请点击“阅读原文”即可获取完整论文（还有代码哦），就在最下面的地方哦！关注“超级数学建模”后期会有彩蛋哦！！！小编感言：关注“超级数学建模”，与M奖得主在线交流。欢迎来稿、洽谈合作！留言公众号或邮箱：点击左下角“阅读原文”即可获取完整论文（还有代码哦）关注“超级数学建模”，做有料、有趣的数模人　
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研究生数学建模优秀论文-城镇登记失业率的研究与预测.doc41页
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全国第六届研究生数学建模竞赛
题 目 城镇登记失业率的研究与预测
本文研究的是我国城镇登记失业率问题。根据建模需要，定义了相关度系数，运用数据插值、高斯数据拟合、层次分析与神经网络等方法，完整地解决了问题一至问题五。
问题一 建立了指标选取的4条原则，确定了5个关键经济指标 见第5~6页 ；考虑指标影响的时效性，选取了金融危机前后10个季度 2007年~2009上半年
内各指标的统计数据。
问题二 考虑指标影响的滞后性，确定了失业率与各指标统计数据之间的时间对应关系，建立了多因素AHP加权模型和BP神经网络模型。
模型一 多因素AHP加权模型。分别利用高斯拟合得出失业率与各个指标之间的函数关系；依据定义的相关度系数，运用层次分析法，得出各个指标对失业率的影响因子，建立了描述失业率与5个指标之间关系的数学模型。具体模型见第12页，与实际失业率的比较结果见第13页表4与图7。
模型二 BP神经网络模型。建立了3层BP神经网络，突破了模型一中指标个数和指标间相关性的限制。采用样条插值法补充了一些因政府未公布而无法得到的数据，解决了不完全数据的问题，使训练集和检验集与真实数据相比均达到精度 见第20~21页 。与实际失业率的比较结果见第21页图13。
问题三 以电子信息产业、湖南省和25-44岁人群为例，从分行业、分地区、分就业人群角度更有针对性地确定了各自的关键经济指标，利用模型一与模型二分别建立了较精确的数学模型 见第22~25页 。
问题四 分析了国家相关决策和规划，并将其体现在预测期的指标数据上；利用模型一和模型二作出预测，分别得到了2009年下半年失业率为4.17%、4.19%，2010年上半年失业率为4.08%、4.12% 见第28~30页 ；与
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我发给多发几篇你，在校赛中都有拿一等奖的，都是我自己做的你给我一个邮箱
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