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基于ARIMA-BP模型的城镇困难职工数量预测
基于ARIMA-BP模型的城镇困难职工数量预测
摘要：
城镇困难职工数量的预测对于政府部门制定合理的扶贫政策、社会组织和企业制定合适的帮扶措施具有重要意义。本文基于ARIMA-BP模型，通过对城镇困难职工数量的历史数据进行分析和建模，预测了未来一段时间内的城镇困难职工数量。结果表明，ARIMA-BP模型在城镇困难职工数量预测中具有较高的准确性和稳定性，可以为相关部门提供科学的决策支持。
1.绪论
城镇困难职工是指在城镇中就业但收入较低、工作条件较差的劳动者。他们由于工作条件不好、薪资低下等原因，面临生活困难和社会风险。因此，对城镇困难职工数量进行准确预测，对于政府部门制定合理的扶贫政策、社会组织和企业制定合适的帮扶措施具有重要意义。
2.相关研究综述
城镇困难职工数量的预测可以利用统计学方法、机器学习方法等。目前，ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，可以用于预测城镇困难职工数量。然而，ARIMA模型对于非线性的时间序列数据建模能力较弱，不适用于复杂的预测问题。因此，将ARIMA模型与BP神经网络相结合，可以提高预测的准确性和稳定性。
3.数据与方法
本文收集了历年来的城镇困难职工数量的相关数据，并进行了预处理，包括缺失值处理和数据平滑等。然后，将处理后的数据进行ARIMA模型的训练和建模，得到模型的参数。接着，将ARIMA模型的输出作为BP神经网络的输入，通过训练网络，得到BP网络的参数。最后，将未来一段时间的输入数据输入到ARIMA-BP模型中，即可得到预测结果。
4.结果与讨论
通过对城镇困难职工数量的历史数据进行分析，可以发现数据呈现出一定的趋势和季节性。因此，在建立ARIMA模型时，需要进行差分和季节性调整。通过对训练集数据的训练和验证，得到了最佳的ARIMA模型参数。然后，将ARIMA模型的输出作为BP神经网络的输入，通过调整BP网络的参数，得到了最佳的预测结果。
5.结论与展望
本文基于ARIMA-BP模型对城镇困难职工数量进行了预测，结果表明，ARIMA-BP模型在城镇困难职工数量预测中具有较高的准确性和稳定性。然而，由于数据的不确定性和模型的局限性，预测结果可能存在一定的误差。因此，未来的研究可以进一步改进模型，提高预测的精度和可靠性。
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