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基于特征提取的支持向量机股票市场预测模型

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
Abbreviation第13-14页
Problem Statement第14页
Project Objectives第14-15页
Project Significance第15-16页
Chapter 1: INTRODUCTION第16-21页
    1.1. Fundamental Analysis第16-17页
    1.2. Technical Analysis第17页
    1.3. Statistical Analysis第17-18页
    1.4. Soft Computing Techniques第18-19页
    1.5. Thesis Outline第19-21页
Chapter 2: LITERATURE REVIEW第21-28页
    2.1. Artificial Neural Network (ANN)第21-23页
        2.1.1. ANN Limitations第22-23页
    2.2. Support Vector Machine (SVM)第23-28页
        2.2.1. Overfitting Problem第25-27页
        2.2.2. Research Question第27-28页
Chapter 3: EXPERIMENTAL DATA AND TOOLS第28-34页
    3.1. Research Data第28-30页
        3.1.1. Data Sample第28-29页
        3.1.2. Features第29-30页
    3.2. Tools第30-34页
        3.2.1. Integrated Development Environment (IDE)第30-31页
        3.2.2. Programing Language第31-34页
Chapter 4: METHODOLOGY第34-65页
    4.1. Feature Selection Method第35-59页
        4.1.1. Pearson Correlation第57-58页
        4.1.2. Jenks Optimization Method第58-59页
    4.2. Forecasting Model第59-65页
        4.2.1. Support Vector Machine (SVM)第59-65页
Chapter 5: EXPERIMENTAL RESULTS AND ANALYSIS第65-86页
    5.1. Feature Selection Results第65-70页
        5.1.1. Pearson Correlation Experimental Results第65-69页
        5.1.2. Jenks Optimization Method Experimental Results第69-70页
    5.2. Experimental Results of Forecasting Model第70-76页
        5.2.1. Performance Measurements第71-72页
        5.2.2. FSVM Experiments第72-76页
    5.3. Comparison with other Models第76-84页
        5.3.1. SSVM Experiments第76-81页
        5.3.2. Experiment with ARIMA第81-84页
    5.4. Comparison第84-86页
Chapter 6: CONCLUSION AND FUTURE WORK第86-88页
    6.1. Conclusion第86-87页
    6.2. Future Work第87-88页
References第88-93页
Acknowledgements第93页

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