基于SARIMA模型的高校人工智能就业趋势研究

文章利用大数据相关技术，采用Nagao算法、单尺度Retinex(Single Scale Retinex,SSR)算法、季节性差分自回归滑动平均（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA）模型，对人工智能专业的就业趋势和供需关系进行分析和预测。研究表明，人工智能专业的就业形势较为乐观，未来几年将持续保持高速增长。同时，及时掌握人工智能专业的就业趋势和供需关系，提高毕业生的实践能力，加强对人工智能专业毕业生就业市场的研究，并深入挖掘人工智能技术的应用价值，以期为社会提供更多的高质量人工智能人才。