Forecasting Labor Markets with LSTNet: A Multi-Scale Deep Learning Approach
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摘要
本论文提出基于LSTNet的多尺度深度学习模型，结合多变量劳动力市场时间序列数据，实现了精确的7天就业预测和可解释的行业就业健康指数（IEHI）。模型在多个行业表现优异，尤其是稳定行业，且IEHI排名与实际就业波动高度相关。研究揭示模型在面对行业结构性波动时的局限，并提出未来增强因果推断和空间时间建模的方向 [page::0][page::1][page::5][page::6]。
