| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状与方法 | 第9-16页 |
| ·本文结构安排与研究内容 | 第16-18页 |
| 2 股票价格预测方法 | 第18-21页 |
| ·股票指数的概念 | 第18页 |
| ·股票价格预测方法 | 第18-21页 |
| 3 时间序列预测 | 第21-26页 |
| ·时间序列预测理论 | 第21-22页 |
| ·嵌入维度 | 第22-23页 |
| ·多步预测 | 第23-26页 |
| 4 混合预测模型 | 第26-43页 |
| ·自组织映射神经网络 | 第26-31页 |
| ·支持向量机回归算法 | 第31-34页 |
| ·粒子群优化算法理论 | 第34-36页 |
| ·混合预测模型方法 | 第36-40页 |
| ·模型评价指标 | 第40-43页 |
| 5 基于SOM-PSVM 的股指多步预测FSS 设计 | 第43-49页 |
| ·逻辑流程图 | 第43-44页 |
| ·系统实现 | 第44-49页 |
| 6 数据实验 | 第49-61页 |
| ·数据准备 | 第49-50页 |
| ·数据预处理 | 第50-52页 |
| ·训练集与测试集划分 | 第52-53页 |
| ·嵌入维度的选取 | 第53页 |
| ·聚类分析 | 第53-55页 |
| ·SVM 参数选择 | 第55-56页 |
| ·预测效果评价与比较 | 第56-61页 |
| 7 全文总结与研究展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·研究展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 附录1 攻读硕士期间参加及完成的科研课题 | 第70页 |