人工神经网络在上海股市趋势预测中的应用——与时间序列预测对比分析

引言	第1-13页
一、 利用时间序列模型进行股市趋势预测	第13-24页
(一) 时间序列理论简介	第13-16页
1 单变量模型	第13-14页
2 多变量模型	第14-16页
(二) 时间序列模型的建立与预测效果	第16-24页
1 时间序列模型的建立	第16-22页
2 预测效果分析	第22-24页
二、 人工神经网络简介	第24-40页
(一) 人工神经网络的工作原理	第24-25页
(二) 人工神经网络的特点	第25页
(三) 人工神经元模型	第25-28页
(四) 神经网络的学习	第28-30页
1 学习方式	第28-29页
2 学习规则	第29-30页
(五) 神经网络结构分类及几种典型神经网络简介	第30-40页
1 前馈型神经网络	第30-33页
2 反馈型神经网络	第33-40页
三、 基于神经网络的股市趋势拟合预测	第40-47页
(一) 神经网络模型的选择	第40-41页
(二) 数据的选择和预处理	第41-42页
(三) 神经网络模型的建立	第42-45页
(四) 结论与问题分析	第45-47页
四、 时间序列方法与神经网络方法对比与结论	第47-50页
参考文献	第50-53页
后记	第53-54页