基于小波神经网络模型的短期汇率预测
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| ·选题背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外的相关研究综述 | 第13-15页 |
| ·论文研究方法及内容 | 第15-17页 |
| ·研究方法 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 外汇交易概述 | 第17-23页 |
| ·外汇市场 | 第17-20页 |
| ·外汇市场的概念及作用 | 第17页 |
| ·外汇市场的构成 | 第17-18页 |
| ·外汇市场的组织形式 | 第18页 |
| ·外汇市场交易时段 | 第18-20页 |
| ·外汇交易 | 第20-23页 |
| ·外汇汇率的报价方式 | 第20-21页 |
| ·外汇交易的两种形式 | 第21-22页 |
| ·外汇交易基本面分析和技术面分析 | 第22-23页 |
| 第3章 人工神经网络与小波理论 | 第23-45页 |
| ·人工神经网络模型 | 第23-37页 |
| ·神经网络的历史沿革 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络的原理 | 第24-28页 |
| ·生物神经元及人工神经元模型 | 第24-25页 |
| ·激活函数 | 第25-28页 |
| ·BP神经网络模型 | 第28-37页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第28-33页 |
| ·BP神经网络算法步骤 | 第33-34页 |
| ·BP神经网络的不足及其改进方法 | 第34-37页 |
| ·小波理论 | 第37-44页 |
| ·多分辨分析与Mallat算法 | 第38-40页 |
| ·常用的小波函数 | 第40-44页 |
| ·小波分析与神经网络的结合方式 | 第44-45页 |
| 第4章 用于预测的小波神经网络模型结构设计 | 第45-51页 |
| ·基于小波分解与重构的BP神经网络的预测原理 | 第45-46页 |
| ·小波参数的选择 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络结构设计 | 第47-51页 |
| ·参数的优化与选择 | 第47-49页 |
| ·选择网络函数 | 第49页 |
| ·建立模型 | 第49-51页 |
| 第5章 仿真实验 | 第51-61页 |
| ·基于小波分解与重构的BP神经网络预测的仿真实验 | 第51-54页 |
| ·数据分析 | 第51-53页 |
| ·数据样本的选取方法 | 第53页 |
| ·仿真实验步骤 | 第53-54页 |
| ·仿真实验过程 | 第54-59页 |
| ·结论 | 第59-61页 |
| 第6章 结束语 | 第61-64页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·本文所做的主要工作及不足之处 | 第62-64页 |
| ·论文的主要工作 | 第62页 |
| ·论文的不足 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-73页 |
