(4)运用BP神经网络方法预测农村劳动力需求。影响农村劳动力需求因素的变化下分复杂,这给预测农村劳动力需求带来了很大困难,BP神经网络因具有较强的非线性映射能力、并行分布处理方式、自学习和自适应能力、泛化能力和容错能力而被用于农村劳动力需求的预测,如何运用BP神经网络方法预测农村劳动力需求是研究的重点之一。
(5)以大庆市为例,设计具体方案。运用农村剩余劳动力估算系统、农村剩余劳动力预测系统,估算预测大庆市农村剩余劳动力数量和比例。通过实例分析,验证本书构建农村剩余劳动力估算预测方法体系的可行性和有效性。1.5研究的方法和技术路线1.5.1研究的方法
农村剩余劳动力理论和估算预测方法以及相关实证数据和实例分析,涉及发展经济学、人口经济学、计量经济学、系统工程等多个学科内容,具有跨学科交叉的特点。因此本书融合多个学科的理论、模型、方法及技术,对农村剩余劳动力估算预测理论和方法体系进行系统研究。1.5.1.1实证分析法
农村剩余劳动力数量的估算预测方法是在既定制度和政策环境下、在人口、耕地面积、种植结构等影响因素不产生突变情况下展开的,这种在假设前提下,研究农村剩余劳动力的具体估算方法和预测方法,属于实证分析。具体而言,在农村劳动力供给估算预测方法的研究中、在农村劳动力需求估算方法的研究中、在农村劳动力需求预测方法的研究中都采用了实证分析法。实证研究由于事先没有以价值判断作为出发点,所以其研究结果具有客观性,由于依据严格的逻辑判断,所以具有科学性,因此估算和预测的结果最终将作为科学决策的依据。1.5.1.2系统分析法
农村剩余劳动力估算预测体系是一个具有层次和结构的系统,由农村劳动力供给、农村劳动力需求两个一级子系统构成;而农村劳动力需求由农村第一产业、第二产业、第三产业三个二级子系统构成;农村第一产业的劳动力需求由种植业、畜牧业、林业和渔业四个三级子系统构成。在这个系统中,整体是由各个子系统或要素构成的,而各个子系统或要素又是由更小的子系统或要素组成;构成整体的各个层次和部分不是偶然地堆积在一起,而是以一定规律互相联系、互相作用;整体的功能是由这些部分功能相互联系构成的。运用系统分析法研究农村剩余劳动力估算预测体系,不仅有助于研究各子系统的变化规律,而且有助于认识农村剩余劳动力的整体变化规律。
……
展开