類神經網路應用於國小教師需求之預測

國小教師供需問題是目前教育界中的一個重要問題,教師需求量的預測精確與否,將影響及教育政策的制定。本研究中,我們使用單變量 ARIMA 及類神經網路,以預測台灣地區 1996 到 1998 年之間的國小教師需求量。 研究結果顯示,在預測國小教師數列上,ARIMA 及類神經望陸均有很好的表現。類神經網路的可用範圍寬廣,適於各種複雜的情境,然而就本研究的主要探討對象--國小教師數列而言,以單變數的神經網路便已足夠。如果能選擇適當、具明顯特徵的資料,則網路將有更佳的預測效果。 由於類神經網路具有自我學習、自我調適、及平行處理等優點,因此在發展教師供需預測系統時,除了 ARIMA...

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Bibliographic Details
Main Authors: 陳嘉甄, Chen, Chia-Chen
Language:中文
Published: 國立政治大學
Subjects:
Online Access:http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22B2002001930%22.