【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及神经网络领域，具体为一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的系统和方法。
技术介绍
1、在教育行业，尤其是各级各类学校中，合理规划和配置教师资源是一项至关重要的管理工作，传统的教师需求量预测方法通常依赖于简单的统计分析或者经验判断，它们主要依据既定的课程计划、学生人数、班级规模等基础数据来估算各学科所需教师的数量；
2、但是，传统的教师需求量预测，忽略了教育行业规定的学科标准课时工作量、不同年级和学科间课程分配的差异性及班级增长对教师需求的非线性影响等工作量因素；
3、因此，人们急需一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的系统来解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的方法，该方法包括以下步骤：
4、s1、采集用户所在教育团...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的方法，其特征在于：步骤S1中，构建历史单班计划课程量的矩阵P及历史班级数量的向量C，具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的方法，其特征在于：步骤S1中，根据矩阵P和向量C，计算出该团体各年级中各学科的历史总计划课程量，构建学科历史总计划课程量的矩阵Q，具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的方法，其特征在于：步...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的方法，其特征在于：步骤s1中，构建历史单班计划课程量的矩阵p及历史班级数量的向量c，具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的方法，其特征在于：步骤s1中，根据矩阵p和向量c，计算出该团体各年级中各学科的历史总计划课程量，构建学科历史总计划课程量的矩阵q，具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的方法，其特征在于：步骤s2中，构建学科单人标准课程量的向量b，取向量b中各元素的倒数，构建新的向量b1，具体过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络预测不同学科教师需求量的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：庄晓，庄致远，阚吉利，
申请(专利权)人：南京冠邦网络技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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