| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·预测模型 | 第8页 |
| ·预测精度的评价 | 第8-9页 |
| ·本文研究的主要内容和结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 数据预处理方法研究 | 第11-21页 |
| ·数据突变的检测 | 第11-14页 |
| ·滑动t-检验法 | 第12-13页 |
| ·滑动F-检验法 | 第13-14页 |
| ·奇异值和空缺值的处理 | 第14-16页 |
| ·基于EMD的去噪方法 | 第16-20页 |
| ·经验模态分解 | 第17-19页 |
| ·基于EMD的滤波方法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于K-均值聚类的支持向量回归机预测法 | 第21-28页 |
| ·K-均值聚类算法 | 第21页 |
| ·支持向量回归机 | 第21-25页 |
| ·对偶理论 | 第21-23页 |
| ·支持向量回归机(SVR) | 第23-24页 |
| ·最小二乘支持向量回归机(LSSVR) | 第24-25页 |
| ·基于K-均值聚类的SVR预测模型 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 实证研究 | 第28-42页 |
| ·模拟实验一：金融危机对股票指数预测的影响 | 第28-32页 |
| ·模拟实验二：含有奇异值的电价的预测 | 第32-37页 |
| ·模拟实验三：结合去噪方法对不含奇异值的电价的预测 | 第37-42页 |
| 第五章 结论与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 本人在读期间完成的工作 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |