| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究概况 | 第14-18页 |
| ·人工神经网络的国内外研究概况 | 第14-16页 |
| ·股市预测的国内外研究概况 | 第16-18页 |
| ·研究目的、思路及结构安排 | 第18-20页 |
| ·研究目的和思路 | 第18-19页 |
| ·结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 股市预测理论及方法 | 第20-31页 |
| ·股市可预测性分析 | 第20-21页 |
| ·股市影响因素分析 | 第21-22页 |
| ·股市预测主要方法 | 第22-24页 |
| ·证券投资分析法 | 第22-23页 |
| ·时间序列分析法 | 第23-24页 |
| ·神经网络预测法 | 第24页 |
| ·BP 神经网络及其在股市预测中的应用 | 第24-31页 |
| ·BP 网络模型 | 第25-26页 |
| ·BP 学习算法 | 第26-28页 |
| ·BP 网络的主要能力和局限性 | 第28-29页 |
| ·BP 神经网络在股市预测中的应用 | 第29-31页 |
| 第三章 粒子群优化BP 神经网络及其在股市预测中的建模 | 第31-44页 |
| ·粒子群优化BP 神经网络 | 第31-36页 |
| ·粒子群优化算法 | 第31-34页 |
| ·基于粒子群优化的BP 学习算法 | 第34-36页 |
| ·PSO-BP 神经网络在股市预测中的建模 | 第36-44页 |
| ·BP 网络用于股市预测的一般步骤 | 第36-37页 |
| ·网络拓扑结构设计 | 第37-38页 |
| ·输入/输出变量选取 | 第38-40页 |
| ·样本数据选取及预处理 | 第40-41页 |
| ·网络初始参数设置 | 第41-43页 |
| ·性能评价标准 | 第43-44页 |
| 第四章 PSO-BP 神经网络在上证指数预测中的应用 | 第44-57页 |
| ·基于 PSO-BP 神经网络的上证指数预测 | 第44-51页 |
| ·BP 网络的上证指数预测 | 第44-47页 |
| ·PSO-BP 网络的上证指数预测 | 第47-51页 |
| ·BP 网络与 PSO-BP 网络性能比较 | 第51页 |
| ·含定性指标的 PSO-BP 神经网络上证指数预测 | 第51-57页 |
| ·PSO-BP 网络引入定性指标的上证指数预测 | 第51-55页 |
| ·PSO-BP 网络引入定性指标前后的性能比较 | 第55-57页 |
| 第五章 结论及展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
