郭富强

（陕西广播电视大学 资源建设与现代教育技术中心，陕西 西安 710068）

职业预测是在一定理论指导下，根据拟定的指标体系，对一个人职业生涯的主客观条件进行测定、分析和总结，对其兴趣、爱好和能力进行综合分析与权衡，并结合时代特点和被测者的职业倾向，确定其最佳职业的过程。预测是一门集理论、方法、评价及应用于一体的新兴学科，从其思维和思想体系来看，主要有惯性原理、类推原理和相关原理。职业预测的目的就是减少职业盲目性，为毕业后的择业提供参考依据，让学生早日了解自己，理性把握自己未来发展趋势，提早进行个人职业规划，合理进行职业选择，实现人生价值的最大化。职业预测也是学校研究、指导和咨询大学生就业的重要手段。

预测模型的建立需要解决两个问题，一个是建立预测指标体系，文中将通过对约翰·霍兰德的职业兴趣理论的分析来完成；另一个是确定预测算法。职业预测是一个复杂的非线性系统，难以建立精确的数学模型。传统的预测往往进行了一些假设和简化，降低了预测的有效性；预测方法不下百种，但大多数为单指标预测，多指标预测很少[1]。近年来，人工神经网络被引入职业预测，其中应用较广泛要数BP网络。但单纯的BP算法又存在收敛速度较慢、容易陷入局部极小等缺点[2]。为克服以上不足，文中提出了一种既利用小波变换的时-频局部化特性，又能发挥神经网络的自学习功能的小波神经网络预测模型。……