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融合群智能方法BP神经网络模型及其在股市预测中的应用

中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-12页
   ·研究背景和意义第8-11页
   ·本文主要研究内容第11-12页
第2章 智能计算概述第12-27页
   ·人工神经网络第13-22页
     ·人工神经网络发展史第14-15页
     ·人工神经元及激活函数第15-18页
     ·人工神经网络拓扑结构第18-19页
     ·人工神经网络分类第19页
     ·人工神经网络学习第19-22页
   ·进化计算第22-26页
     ·进化计算发展史第22-23页
     ·进化计算主要分支第23-25页
     ·进化计算主要特征第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 BP 神经网络及其在股市预测中的应用第27-36页
   ·BP 神经网络简介第27-31页
     ·BP 神经网络拓扑结构第28页
     ·BP 神经网络模型第28-29页
     ·BP 神经网络算法第29-31页
   ·实例仿真模拟与分析第31-34页
     ·数据归一化处理第31-32页
     ·性能指标第32页
     ·仿真模拟与分析第32-34页
   ·本章小结第34-36页
第4章 引入趋势因子 BP 神经网络及其在股市预测中的应用第36-42页
   ·趋势因子简介第36页
   ·引入趋势因子 BP 神经网络第36-38页
   ·实例仿真模拟与分析第38-41页
     ·趋势因子选取第39页
     ·仿真模拟与分析第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第5章 基于 PSO-BP 混合智能模型及其在股市预测中应用第42-49页
   ·粒子群优化算法简介第42-44页
     ·粒子群优化算法原理第42-43页
     ·粒子群优化算法数学模型第43页
     ·粒子群优化算法流程第43-44页
   ·基于 PSO-BP 混合智能模型第44-45页
   ·实例仿真模拟与分析第45-47页
   ·三种模型比较与分析第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第6章 结论与展望第49-51页
攻读硕士学位期间完成的科研成果第51-52页
参考文献第52-58页
致谢第58页

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