基于混沌时间序列及弹性反馈算法的股票预测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·课题研究背景与研究意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 股票分析 | 第13-18页 |
| ·什么是股票 | 第13页 |
| ·股市可预测性 | 第13-15页 |
| ·股票分析方法 | 第15-16页 |
| ·股票量价分析 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 混沌时间序列 | 第18-29页 |
| ·混沌 | 第18-23页 |
| ·混沌现象 | 第18页 |
| ·混沌定义 | 第18-21页 |
| ·混沌特征量 | 第21-23页 |
| ·混沌时间序列 | 第23-28页 |
| ·混沌时间序列判别方法 | 第23页 |
| ·相空间重构 | 第23-24页 |
| ·时间延迟τ和嵌入维 m 的选择 | 第24-26页 |
| ·李雅普诺夫指数预测 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 BP 神经网络及弹性算法 | 第29-39页 |
| ·神经网络 | 第29-30页 |
| ·BP 神经网络 | 第30-37页 |
| ·神经元 | 第30-31页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第31-33页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第33-37页 |
| ·弹性算法 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 改进的股票预测方法 | 第39-48页 |
| ·现有股票预测方法的问题 | 第39-41页 |
| ·股票参数选择不当 | 第39页 |
| ·时间序列模型维度选择不当 | 第39页 |
| ·BP 神经网络算法选择不当 | 第39页 |
| ·预测模型训练的数据集太小 | 第39页 |
| ·股票价格走势是否可预测未讨论 | 第39-41页 |
| ·改进的股票预测方法 | 第41-44页 |
| ·简单的股票预测模型 | 第41-42页 |
| ·改进的股票预测模型 | 第42-43页 |
| ·改进的预测方法解决的问题 | 第43-44页 |
| ·改进的预测方法实现 | 第44-47页 |
| ·样本选取与处理 | 第44页 |
| ·相空间重构 | 第44-45页 |
| ·弹性 BP 预测 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 股票预测试验分析 | 第48-55页 |
| ·最大李雅普诺夫指数预测 | 第48-49页 |
| ·经典 BP 神经网络预测 | 第49-51页 |
| ·改进的预测方法预测 | 第51-52页 |
| ·三种预测方法的比较 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第七章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间的研究成果 | 第61页 |
