Сибирский федеральный университет

Перевод названия: FORECASTING OF EMPLOYMENT IN AGRICULTURE OF KRASNOYARSK REGION

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2017

Идентификатор DOI: 10.1555/2409-3203-2017-0-9-71-76

Ключевые слова: рынок труда, сельское хозяйство, занятость, прогнозирование, нейронные сети, labour market, agriculture, employment, forecasting, neural networks

Аннотация: Статья посвящена проблеме прогнозирования состояния рынка труда и кадрового обеспечения сельского хозяйства отдельного региона. Объектом исследования являлись трудовые ресурсы сельского хозяйства Красноярского края. Методическую базу исследования составили нейросетевое программирование, методы сравнения и системного анализа. Построена модель прогнозирования на основе однослойного персептрона, разработаны сценарии занятости в сельском хозяйстве, определены количественные параметры для каждого сценария. The Article is devoted to the problem of predicting the state of the labour market and staffing of the agriculture of a particular region. The object of the study was the labor resources of agriculture of the Krasnoyarsk territory. Methodological basis of the study was neural network programming, methods comparison, and system analysis. Built a predictive model based on single-layer perceptron, developed scenarios of employment in agriculture determined that the number of parameters for each scenario.

Журнал: Эпоха науки

Выпуск журнала: № 9

Номера страниц: 71-76

ISSN журнала: 24093203

Место издания: Ачинск

Издатель: Ачинский филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Красноярский государственный аграрный университет"

• Паршуков Денис Викторович (ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ Ачинский филиал)
• Ходос Дмитрий Васильевич (ФГБОУ ВО Красноярский ГАУ Ачинский филиал)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)