| 0. 引言 | 第1-9页 |
| 1. 数据挖掘综述 | 第9-12页 |
| ·数据挖掘及其任务 | 第9页 |
| ·数据挖掘的流程 | 第9-11页 |
| ·时间数据和序列数据的挖掘 | 第11-12页 |
| 2. 股市数据的特点及预测 | 第12-13页 |
| ·股市与国民经济 | 第12页 |
| ·用时间序列方法预测股票价格的基本方法 | 第12-13页 |
| 3. 遗传和进化 | 第13-18页 |
| ·生物进化和遗传 | 第13-14页 |
| ·遗传算法 | 第14-16页 |
| ·遗传编程 | 第16-17页 |
| ·相关的其他算法 | 第17-18页 |
| 4. 基因表达式编程(GEP)概述 | 第18-23页 |
| ·GEP 基本概念 | 第18-19页 |
| ·GEP 算法的基本结构 | 第19-23页 |
| 5. GEP-STOCK 模型 | 第23-27页 |
| ·GEP-STOCK 中的概念 | 第23-25页 |
| ·STOCK-gene | 第23-24页 |
| ·STOCK-fitness | 第24-25页 |
| ·STOCK-GEP 算法 | 第25-27页 |
| 6. 实验 | 第27-47页 |
| ·实验数据(来源于WWW.SOHU.COM) | 第27-30页 |
| ·方法一:基于GEP-STOCK 的上证指数时间序列分析 | 第30-38页 |
| ·上证指数时间序列模型 | 第30-31页 |
| ·误差分析 | 第31-33页 |
| ·指数涨跌分析 | 第33-34页 |
| ·基于GEP-STOCK 的股票价格时间序列分析 | 第34-38页 |
| ·方法二:基于神经网络的上证指数分析 | 第38-47页 |
| ·神经网络分析方法 | 第38-39页 |
| ·基于神经网络(MATLAB)对上证指数的分析 | 第39-47页 |
| 7. 结束语 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 本文作者在攻读硕士期间录取发表的文章 | 第50-51页 |
| 声明 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |