覆盖算法在股票预测中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·股票预测的研究背景 | 第8-9页 |
| ·股票预测的意义 | 第9页 |
| ·国内外研究的动态 | 第9-13页 |
| ·股票预测问题的提出 | 第9-10页 |
| ·国内外股票预测研究的现状 | 第10-13页 |
| ·论文的研究内容和思路 | 第13-14页 |
| ·论文的研究内容 | 第13页 |
| ·论文的研究思路 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 时间序列与BP神经网络 | 第16-32页 |
| ·时间序列 | 第16-19页 |
| ·时间序列的概念 | 第16页 |
| ·时间序列的组成 | 第16-18页 |
| ·时间序列的分析方法 | 第18-19页 |
| ·数据的采样和处理 | 第19-22页 |
| ·数据的采样 | 第19-21页 |
| ·数据的处理 | 第21-22页 |
| ·神经网络理论 | 第22-30页 |
| ·神经网络的理论基础 | 第22-27页 |
| ·BP神经网络 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 覆盖算法 | 第32-42页 |
| ·覆盖问题的划分 | 第32-37页 |
| ·覆盖问题的描述 | 第32-33页 |
| ·M-P神经元模型 | 第33-34页 |
| ·覆盖算法 | 第34-37页 |
| ·覆盖算法的理论分析 | 第37-39页 |
| ·样本集的选择与学习的顺序 | 第37页 |
| ·隐节点数的设计 | 第37-38页 |
| ·泛化能力 | 第38-39页 |
| ·覆盖算法的改进 | 第39-41页 |
| ·遗传算法 | 第39-40页 |
| ·遗传覆盖算法 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 股票预测分析 | 第42-56页 |
| ·技术分析 | 第42-44页 |
| ·技术分析方法的理论基础 | 第42-43页 |
| ·技术指标分析 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络的预测分析 | 第44-51页 |
| ·BP网络的设计 | 第44-45页 |
| ·BP网络的实现 | 第45-51页 |
| ·遗传覆盖算法的预测分析 | 第51-54页 |
| ·网络的设计 | 第51-52页 |
| ·网络的实现 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-59页 |
| ·本文所做的工作 | 第56页 |
| ·未来工作的展望 | 第56-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
