| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题研究内容与论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 基本概念与理论基础 | 第14-36页 |
| ·时间序列概述 | 第14-19页 |
| ·时间序列定义 | 第14-15页 |
| ·非线性时间序列预测方法 | 第15-19页 |
| ·小波分析理论基础 | 第19-26页 |
| ·小波分析 | 第20-23页 |
| ·小波包分析 | 第23-26页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第26-35页 |
| ·支持向量机理论 | 第26-32页 |
| ·最小二乘支持向量机基本原理 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 小波包与贝叶斯 LSSVM 的时间序列预测研究 | 第36-44页 |
| ·贝叶斯推断 | 第36-37页 |
| ·预测模型的构建与训练 | 第37-38页 |
| ·实证分析 | 第38-43页 |
| ·上证综指实例分析 | 第38-41页 |
| ·原油价格实例分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于改进 QPSO 的 WP-LSSVM 时间序列预测研究 | 第44-55页 |
| ·粒子群优化算法 | 第44-46页 |
| ·PSO 算法原理 | 第44-45页 |
| ·算法描述 | 第45-46页 |
| ·量子粒子群优化算法 | 第46-49页 |
| ·QPSO 算法原理 | 第46-48页 |
| ·基于参数β改进QPSO 算法 | 第48-49页 |
| ·基于改进QPSO 的时间序列预测模型 | 第49-50页 |
| ·实证分析 | 第50-54页 |
| ·上证综指实例分析 | 第50-51页 |
| ·原油价格实例分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 附录 | 第59页 |