| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第13页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第13-14页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 人工神经网络 | 第14-15页 |
| 1.3.2 支持向量机 | 第15页 |
| 1.3.3 粒子群算法 | 第15-16页 |
| 1.4 创新点 | 第16页 |
| 1.5 课题内容与结构安排 | 第16-20页 |
| 1.5.1 课题内容 | 第16-17页 |
| 1.5.2 结构安排 | 第17-20页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第20-27页 |
| 2.1 主成分分析 | 第20-22页 |
| 2.1.1 PCA基本原理 | 第20页 |
| 2.1.2 PCA算法流程 | 第20-22页 |
| 2.2 支持向量机 | 第22-25页 |
| 2.2.1 SVM理论概述 | 第22页 |
| 2.2.2 SVC基本原理 | 第22-23页 |
| 2.2.3 SVR基本原理 | 第23-25页 |
| 2.3 粒子群算法 | 第25-26页 |
| 2.3.1 PSO基本原理 | 第25页 |
| 2.3.2 PSO迭代步骤 | 第25-26页 |
| 2.3.3 PSO参数理论 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 AP-FIG和DKIPSO-SVR组合模型的建立 | 第27-34页 |
| 3.1 非对称抛物型隶属度函数 | 第27-29页 |
| 3.1.1 模糊信息粒化 | 第27页 |
| 3.1.2 AP隶属度函数 | 第27-29页 |
| 3.2 引入动态缩减因子更新粒子位置的DKIPSO模型 | 第29-30页 |
| 3.2.1 引入定性权重因子更新粒子速度的IPSO模型 | 第29页 |
| 3.2.2 引入定性缩减因子更新粒子速度的RIPSO模型 | 第29页 |
| 3.2.3 引入动态权重因子更新粒子速度的DIPSO模型 | 第29-30页 |
| 3.2.4 引入动态缩减因子更新粒子位置的DKIPSO模型 | 第30页 |
| 3.3 参数调整 | 第30-31页 |
| 3.3.1 二阶非线性更新学习因子 | 第30-31页 |
| 3.3.2 二阶非线性更新缩减因子 | 第31页 |
| 3.3.3 二阶非线性更新权重因子 | 第31页 |
| 3.4 参数设置 | 第31-32页 |
| 3.5 AP-FIG和DKIPSO-SVR预测股价流程 | 第32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 AP-FIG和DKIPSO-SVR预测数据选取及处理 | 第34-40页 |
| 4.1 样本选取 | 第34-35页 |
| 4.2 数据归一化 | 第35页 |
| 4.3 AP-FIG粒化股指数据 | 第35-36页 |
| 4.4 PCA处理多指标样本 | 第36-39页 |
| 4.4.1 IBM指数 | 第36-37页 |
| 4.4.2 沪深指数 | 第37-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 AP-FIG和DKIPSO-SVR预测股价与性能分析 | 第40-55页 |
| 5.1 GS-SVR选取核函数 | 第40-43页 |
| 5.1.1 沪深单指标预测 | 第40-41页 |
| 5.1.2 沪深多指标预测 | 第41页 |
| 5.1.3 IBM单指标预测 | 第41-42页 |
| 5.1.4 IBM多指标预测 | 第42-43页 |
| 5.2 T-FIG和GS-SVR选取单指标指数 | 第43-45页 |
| 5.2.1 沪深开盘价和收盘价预测 | 第43-44页 |
| 5.2.2 IBM收盘价和开盘价预测 | 第44-45页 |
| 5.3 AP-FIG和DIPSO-SVR预测开盘价 | 第45-48页 |
| 5.3.1 单指标预测 | 第45-47页 |
| 5.3.2 多指标预测 | 第47-48页 |
| 5.4 AP-FIG和DKIPSO-SVR预测开盘价 | 第48-51页 |
| 5.4.1 单指标预测 | 第48-50页 |
| 5.4.2 多指标预测 | 第50-51页 |
| 5.5 不同函数下AP-FIG与DKIPSO-SVR预测开盘价 | 第51-52页 |
| 5.6 结果分析 | 第52-53页 |
| 5.7 本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 工作总结 | 第55页 |
| 6.2 未来展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间参与科研项目 | 第63页 |
