本发明涉及就业预测，具体为一种高质量充分就业分布预测系统及方法。
背景技术：
1、在经济全球化和信息技术革命的推动下，城市化已成为全球发展的显著趋势，城市化进程和产业变革不仅带来了人口的集中和经济结构的转变，也引发了就业市场的深刻变革，城市作为经济增长的主要引擎，其就业市场的稳定性和就业质量直接关系到社会的整体福祉和持续发展。然而，城市就业问题的复杂性和不确定性也随之增加，这要求我们必须具备更高效的预测和管理能力，现有统计和经验方法已难以满足这一需求，亟需一种创新的预测系统及方法，以提高预测准确性和效率，为政府和企业的决策提供科学依据。
2、然而，现有的城市就业预测方法主要依赖于传统的统计分析和经验判断，且现有预测模型多基于历史数据的简单回归分析和趋势外推，且对于非结构化数据的处理和分析能力较差，缺乏先进的大数据分析和机器学习技术的支持，难以实时反映就业市场的多维动态变化。特别是在面对新一轮科技革命和产业变革，以及突发公共卫生事件等引发的行业变迁和职业转型时，预测结果往往严重滞后，并在识别高质量充分就业、充分但非高质量就业、不充分就业和失业群体时，传统方法往往基于单一的统计指标，忽略了多维度信息的综合考量，导致难以准确识别未就业和失业风险群体，无法为个体和群体提供有效的职业规划建议，而且缺乏对劳动力流动的预测能力，未能充分考虑到城市产业结构、职业结构变化以及节日和行业周期的因素对劳动力流动的影响，导致预测结果在实际应用中难以发挥有效作用。
3、综上所述，现有技术在高质量充分就业分布预测方面的预测模型滞后，导致对非结构化就业数据处理不充分、模型精准度不足、预测范围有限，缺乏对劳动力流动以及职业发展趋势的预测问题，这些问题严重制约了就业预测系统的实际应用效果。因此，迫切需要一种能够精准识别群体需求并具备前瞻性的新型高质量充分就业分布预测模型系统及方法。
技术实现思路
1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种高质量充分就业分布预测系统及方法，它能够通过整合城市中各领域的高频长时期就业数据，运用大数据分析和机器学习技术，构建预测模型，实现对城市就业状况的精准预测和动态管理。
2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一方面，一种高质量充分就业分布预测系统，该系统包括以下组成部分：
3、数据整合平台模块：整合城市中各领域的高频长时期多结构就业数据，利用高频数据构建数据集，包括行业分类与行业变迁、职业分类与职业变迁、学历分布和技能分布的结构化数据，以及招聘广告和职位描述，求职论坛、讨论组和社区互动，与就业市场、企业招聘、职业发展相关新闻和报道的非结构化数据，从而建立全面的数据分析平台；
4、预测模型构建模块：利用大数据分析和机器学习技术，采用支持向量机技术构建创新的预测模型，并融入实时数据更新功能；
5、群体识别与职业规划模块：基于机器学习技术，根据个体和群体的基本信息、受教育水平、户口、家庭成员、收入状况、资产负债情况、迁移状况、健康状况和工作状况的多维度信息，进行训练与识别，识别出高质量充分就业、充分但非高质量就业、不充分就业和失业群体；
6、劳动力流动预测模块：建立流入地流出地劳动力对接协调机制，根据城市产业结构、职业结构变化、节日及行业周期变化，利用机器学习技术预测城市不同产业、行业、职业、技能、任务差异的劳动力流动规律；
7、职业发展趋势预测模块：识别各职业被人工智能替代的概率，预测未来职业发展趋势及劳动力动态变化趋势；
8、就业困难群体监测预警模块：建立就业困难群体动态监测预警平台，实时了解就业困难劳动力和存在失业风险的劳动力情况，识别潜在失业风险和返贫风险。
9、更进一步地，所述数据整合平台模块从各种来源收集数据，即政府部门、企业、学校、医疗机构、社保机构，涵盖行业分类、职业变迁、教育背景和技能需求、城市经济发展水平、产业结构、劳动保护、公共就业政策的多维度信息，使用多种预测方法处理识别数据中的缺失值，对于缺失值比例较大的数据，可删除含有缺失值的记录；对于缺失值比例较小的数据，使用加权移动平均法进行填充，即xi集合中的第t-i时刻的数据点，n是移动平均的时间窗口长度，wi为第i个时间点的权重，将处理后的数据存储在高效的数据仓库和数据库中，并将来自不同源的数据进行合并，记录数据的来源、更新频率、格式和字段含义的元数据，为预测模型提供数据支持。
10、更进一步地，所述预测模型构建模块利用大数据分析技术中的z-score标准化将数据转换为一个统一的尺度，在模型构建前对数据进行预处理，消除特征尺度的影响，使所有特征处于相似的尺度范围内，加速模型的收敛速度使得不同特征的数值范围相近，其算法公式为：x是原始数据特征值，μ是特征数据的平均值，σ是该特征的标准差，z是标准化后的数据。
11、更进一步地，所述预测模型构建模块利用机器学习算法中的支持向量机svn建立预测模型，用来预测城市高质量充分就业的分布情况，并根据历史劳动者、企业和政府的就业数据和相关影响因素，即劳动力需求、行业分类、职业分类、学历分布，来预测未来的就业状况，其具体操作过程为：
12、数据准备：利用标准化处理后的数据，选择与高质量充分就业相关的重要特征变量，明确预测目标，确定因变量y，即高质量充分就业指数、就业率、失业率。对数据的原始特征进行提取，如文本数据的向量化处理、时间序列数据的特征提取等，收集与因变量相关的自变量数据x，即劳动者、企业和政府的相关特征；数据集划分：按照70:20:10的比例，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；
13、支持向量机模型构建：支持向量回归的优化问题为w是权重向量，是松弛变量，c是惩罚系数，用于平衡模型复杂度和训练误差，n是样本数量，其约束条件为：其中，yi是第i个样本的目标值，xi是第i个样本的特征向量，ε是容许误差；
14、模型评估：使用验证数据集评估模型的泛化能力，利用均方误差mse计算模型的性能指标；
15、模型优化与部署：根据模型评估结果，对模型进行优化，包括添加和删除特征、调整模型参数、使用正则化方法防止过拟合，将优化后的模型部署到实际应用中进行预测。
16、更进一步地，所述预测模型通过均方误差mse评估模型的性能指标，衡量模型预测值与真实值之间的差异程度，通过计算所有预测误差的平方的平均值来实现，即是第i个样本的预测值，n是样本数量，是第i个样本的实际值，并通过引入模型复杂度的惩罚项，通过l1正则化限制模型参数的取值范围，避免模型在训练数据上过拟合，即：mse(θ)是均方误差损失函数，θj是第j个模型参数，m是模型参数的数量，λ是正则化强度系数，使用训练好的支持向量机模型对新数据进行预测，得到预测结果，并根据预测结果提供决策支持，即制定政策、优化资源配置。
17、更进一步地，所述群体识别与职业规划模块收集包含个体基本信息、教育水平、家庭情况、技能水平、健康状况、就业状况、迁移经历和工作经历的多维度数据，取有助于区分不同就业状态的特征，即年龄、性别、学历、工作经验年限、技能证书，并通过机器学习技术中高斯混合模型聚类算法用来识别具有相似特征的就业群体，理解不同群体的需求，从而提供更精准的职业规划服务，其过程为：
18、构建高斯混合模型(gmm)：建立gmm的概率密度函数：其中k是高斯成分的数量，是d维数据点x的第k个高斯成分的概率密度函数，πk是第k个高斯成分的混合系数，满足且0≤πk≤1；
19、选择最佳簇的数量：通过训练多个gmm模型，每个模型使用不同的组件数目，然后计算对应的aic和bic值。使用aic和bic准则来评估模型，选择aic或bic值最小对应的簇数目作为最佳簇数目；
20、gmm模型拟合：使用标准化后的数据拟合gmm模型，拟合过程通过em(expectation-maximization)算法进行，具体包括e步和m步，e步计算每个数据点属于每个高斯成本的后验概率m步则更新模型参数，包括混合系数均值向量协方差矩阵通过em算法不断更新参数θ＝{πk,μk,∑k}，使得gmm对数似然函数最大化，经过这些步骤，使用gmm对就业数据进行聚类；
21、结果分析与职业规划建议：根据聚类结果，将个体和群体划分为不同的类别，分析每个类别的特征，即教育背景、技能水平、职业兴趣，为不同类别的个体和群体提供针对性的职业规划建议。
22、更进一步地，所述劳动力流动预测模块通过机器学习算法中的决策树收集与劳动力流动相关的各种特征数据，即年龄、教育程度、工作经验、行业，并确定目标标签，通过计算信息增益来决定最佳的特征以进行节点分裂，即先计算数据集的经验熵其中h(d)表示数据集d的熵，k是类别数，|ck|是属于类别k的样本数量，|d|是数据集d的总样本数量，并计算特征a对数据集d的经验条件熵h(d|a)，并计算信息增益，即g(d,a)＝h(d)-h(d|a)，选择信息增益最大的特征作为当前节点的分裂特征，通过不断重复此过程，逐步构建出完整的决策树结构，从而面对新的劳动力个体数据，依据其各项特征沿着决策树的分支逐步推导，直至抵达叶子节点，得出该劳动力个体是否会发生流动的预测结果。
23、更进一步地，所述职业发展趋势预测模块收集与职业相关的数据，包括历史就业数据、技能需求变化、技术进步信息、教育背景、薪资趋势，提取与职业发展趋势相关的特征，即行业增长率、自动化程度、所需技能的复杂性、教育水平要求，基于线性回归的预测模型结合预测模型构建模块的输出，预测未来劳动力市场的需求和供给关系，分析劳动力技能与市场需求的匹配度，利用逻辑回归技术评估职业被替代的概率，即y是职业被替代的二元变量，x是数据特征，β是模型参数，解读预测结果，为政府、企业和个人提供职业规划和培训建议。
24、另一方面，一种高质量充分就业分布预测方法，该方法具体步骤为：
25、s100，数据收集与处理：从多个来源收集就业相关数据，包括行业信息、职业信息、教育背景、技能需求、人口统计学数据，整合数据至统一的数据整合平台模块，清洗数据，去除无效和错误信息；
26、s200，特征工程与模型构建：从整合的数据中提取关键特征，即行业增长率、技能需求指数、教育水平分布，创建预测模型，并划分数据集为训练集、验证集和测试集，训练模型和调整参数；
27、s300，群体识别与职业规划：使用训练好的模型识别不同就业群体的状态，根据识别结果，为各群体提供定制化的职业发展建议和规划；
28、s400，劳动力流动预测：利用模型预测劳动力在不同地区、行业之间的流动趋势，分析节假日、行业周期对劳动力流动的影响；
29、s500，职业发展趋势预测：预测各职业被自动化和人工智能替代的风险，分析未来职业需求变化，预测职业发展的长期趋势；
30、s600，就业困难群体监测预警：建立就业困难群体动态监测预警平台，实时监控就业困难群体，包括失业率上升的预警，分析潜在的失业风险；
31、s700，结果分析与反馈：对预测结果进行解读，将预测结果反馈给政府、企业和公众，辅助决策和资源分配，定期收集新数据，更新数据整合平台适应就业市场的变化。
32、更进一步地，所述s600就业困难群体动态监测预警平台收集各种来源数据，包括政府统计、社会保障记录、求职网站、招聘广告、教育机构报告，并根据就业市场、求职者和劳动力供需的信息，将就业风险划分为：宏观经济风险、行业风险、企业风险、技能与需求不匹配风险、人口结构风险、地区发展不平衡风险、季节性风险、突发事件风险。
33、与现有技术相比，该一种高质量充分就业分布预测系统及方法具备如下有益效果：
34、一、本发明通过整合城市中各领域的高频长时期就业数据，运用先进的大数据分析和机器学习技术，构建了一个创新的预测模型，此模型能够处理和分析大规模的多维度数据，包括行业分类、职业变迁、学历分布和技能需求，能够全面、实时地反映就业市场的动态变化，从而提供更为精准的就业预测，为政府和企业提供了科学的决策依据，并做出及时的策略调整。
35、二、本发明的就业分布预测系统借助机器学习技术，能够深入分析个体和群体的多维度信息，包括教育背景、工作经历、健康状况，从而识别出不同就业状态的群体，针对高质量充分就业、充分但非高质量就业、不充分就业和失业群体，系统能够提供个性化的职业规划建议，帮助他们提升技能，实现职业转型，促进高质量充分就业。
36、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。
1.一种高质量充分就业分布预测系统，其特征在于，该系统组成部分包括：数据整合平台模块、预测模型构建模块、群体识别与职业规划模块、劳动力流动预测模块、职业发展趋势预测模块、就业困难群体监测预警模块；
2.根据权利要求1所述一种高质量充分就业分布预测系统，其特征在于，所述数据整合平台模块从各种来源收集数据，即政府部门、企业、学校、医疗机构、社保机构，涵盖行业分类、职业变迁、教育背景和技能需求、城市经济发展水平、产业结构、劳动保护、公共就业政策的多维度信息，使用多种预测方法处理识别数据中的缺失值，对于缺失值比例较小的数据，可删除含有缺失值的记录；对于缺失值比例较大的数据，使用加权移动平均法进行填充，即xi集合中的第t-i时刻的数据点，n是移动平均的时间窗口长度，wi为第i个时间点的权重，将处理后的数据存储在高效的数据仓库和数据库中，并将来自不同源的数据进行合并，记录数据的来源、更新频率、格式和字段含义的元数据，为预测模型提供数据支持。
3.根据权利要求1所述一种高质量充分就业分布预测系统，其特征在于，所述预测模型构建模块利用大数据分析技术中的z-score标准化将数据转换为一个统一的尺度，在模型构建前对数据进行预处理，消除特征尺度的影响，使所有特征处于相似的尺度范围内，加速模型的收敛速度使得不同特征的数值范围相近，其算法公式为：x是原始数据特征值，μ是特征数据的平均值，σ是该特征的标准差，z是标准化后的数据。
4.根据权利要求1所述一种高质量充分就业分布预测系统，其特征在于，所述预测模型构建模块利用机器学习算法中的支持向量机svn建立预测模型，用来预测城市高质量充分就业的分布情况，并根据历史劳动者、企业和政府的就业数据和相关影响因素，即劳动力需求、行业分类、职业分类、学历分布，来预测未来的就业状况，其具体操作过程为：
5.根据权利要求4所述一种高质量充分就业分布预测系统，其特征在于，所述均方误差mse评估模型的性能指标，衡量模型预测值与真实值之间的差异程度，通过计算所有预测误差的平方的平均值来实现，即是第i个样本的预测值，n是样本数量，是第i个样本的实际值，并通过引入模型复杂度的惩罚项，通过l1正则化限制模型参数的取值范围，避免模型在训练数据上过拟合，即：mse(θ)是均方误差损失函数，θj是第j个模型参数，m是模型参数的数量，λ是正则化强度系数，使用训练好的支持向量机模型对新数据进行预测，得到预测结果，并根据预测结果提供决策支持，即制定政策、优化资源配置。
6.根据权利要求3所述一种高质量充分就业分布预测系统，其特征在于，所述群体识别与职业规划模块收集包含个体基本信息、教育水平、家庭情况、技能水平、健康状况、就业状况、迁移经历和工作经历的多维度数据，取有助于区分不同就业状态的特征，即年龄、性别、学历、工作经验年限、技能证书，并通过机器学习技术中高斯混合模型聚类算法用来识别具有相似特征的就业群体，理解不同群体的需求，从而提供更精准的职业规划服务，其过程为：
7.根据权利要求1所述一种高质量充分就业分布预测系统，其特征在于，所述劳动力流动预测模块通过机器学习算法中的决策树收集与劳动力流动相关的各种特征数据，即年龄、教育程度、工作经验、行业，并确定目标标签，通过计算信息增益来决定最佳的特征以进行节点分裂，即先计算数据集的经验熵其中h(d)表示数据集d的熵，k是类别数，|ck|是属于类别k的样本数量，|d|是数据集d的总样本数量，并计算特征a对数据集d的经验条件熵h(d|a)，并计算信息增益，即g(d,a)＝h(d)-h(d|a)，选择信息增益最大的特征作为当前节点的分裂特征，通过不断重复此过程，逐步构建出完整的决策树结构，从而面对新的劳动力个体数据，依据其各项特征沿着决策树的分支逐步推导，直至抵达叶子节点，得出该劳动力个体是否会发生流动的预测结果。
8.根据权利要求7所述一种高质量充分就业分布预测系统，其特征在于，所述职业发展趋势预测模块收集与职业相关的数据，包括历史就业数据、技能需求变化、技术进步信息、教育背景、薪资趋势，提取与职业发展趋势相关的特征，即行业增长率、自动化程度、所需技能的复杂性、教育水平要求，基于线性回归的预测模型结合预测模型构建模块的输出，预测未来劳动力市场的需求和供给关系，分析劳动力技能与市场需求的匹配度，利用机器学习算法中的逻辑回归技术评估职业被替代的概率，即y是职业被替代的二元变量，x是数据特征，β是模型参数，解读预测结果，为政府、企业和个人提供职业规划和培训建议。
9.一种高质量充分就业分布预测方法，其特征在于，该方法具体步骤为：
10.根据权利要求9所述一种高质量充分就业分布预测方法，其特征在于，所述s600就业困难群体动态监测预警平台收集各种来源数据，包括政府统计、社会保障记录、求职网站、招聘广告、教育机构报告，并根据就业市场、求职者和劳动力供需的信息，将就业风险划分为：宏观经济风险、行业风险、企业风险、技能与需求不匹配风险、人口结构风险、地区发展不平衡风险、季节性风险、突发事件风险。
