模糊时间序列模型及其在股指趋势分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·模糊时间序列模型的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·模糊时间序列模型的研究现状 | 第12-17页 |
| ·模糊时间序列模型的理论研究现状 | 第12-16页 |
| ·模糊时间序列模型的应用研究现状 | 第16-17页 |
| ·本论文的研究内容 | 第17-19页 |
| 2 加权模糊时间序列模型 | 第19-45页 |
| ·引言 | 第19-25页 |
| ·经典模糊时间序列模型基本框架 | 第19-23页 |
| ·三种典型模型的归纳 | 第23-25页 |
| ·一种新的建立加权模型的方法 | 第25-38页 |
| ·方法介绍 | 第25-27页 |
| ·方法的理论背景 | 第27-28页 |
| ·方法的实验结果 | 第28-38页 |
| ·方法总结 | 第38页 |
| ·基于二型模糊集的模糊时间序列模型 | 第38-43页 |
| ·二型模糊集模型简介 | 第38-39页 |
| ·基于二型模糊集的加权模糊时间序列模型 | 第39-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 3 基于决策树和证据理论的模糊时间序列模型 | 第45-76页 |
| ·基于AFS决策树的模糊时间序列模型 | 第45-53页 |
| ·AFS理论准备 | 第45-47页 |
| ·基于AFS决策树的模糊时间序列模型 | 第47-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-53页 |
| ·基于模糊决策树和KNN的模糊时间序列模型 | 第53-66页 |
| ·C-模糊决策树简介 | 第54-55页 |
| ·基于模糊决策树和KNN的模糊时间序列模型 | 第55-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-66页 |
| ·基于证据理论的模糊时间序列模型 | 第66-74页 |
| ·证据理论简介 | 第67-70页 |
| ·基于证据理论的模糊时间序列模型 | 第70-71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-76页 |
| 4 广义模糊时间序列模型 | 第76-89页 |
| ·引言 | 第76-77页 |
| ·广义模糊时间序列模型 | 第77-80页 |
| ·模糊关系的定义 | 第77-78页 |
| ·不同层次模糊逻辑关系的融合 | 第78-79页 |
| ·基于广义模糊逻辑关系的模糊时间序列模型 | 第79-80页 |
| ·实验与分析 | 第80-87页 |
| ·数据准备 | 第80页 |
| ·模型应用过程 | 第80-83页 |
| ·模型结果与分析 | 第83-87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 5 高阶广义模糊时间序列模型研究 | 第89-108页 |
| ·高阶模糊时间序列模型简介 | 第89-92页 |
| ·高阶模糊时间序列模型产生背景 | 第89页 |
| ·高阶模糊时间序列模型分类 | 第89-91页 |
| ·高阶模糊时间序列模型的建立步骤 | 第91-92页 |
| ·高阶广义模糊时间序列模型 | 第92-99页 |
| ·相关定义与说明 | 第92-93页 |
| ·高阶广义模糊时间序列模型的建立步骤 | 第93-94页 |
| ·高阶广义模糊时间序列模型的应用过程 | 第94-99页 |
| ·实验与分析 | 第99-106页 |
| ·实验数据和评估标准 | 第99页 |
| ·实验结果分析 | 第99-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 6 总结与展望 | 第108-112页 |
| ·本文工作总结 | 第108-110页 |
| ·本文各模型之间的联系 | 第110-111页 |
| ·展望 | 第111-112页 |
| 创新点摘要 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-122页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 作者简介 | 第125-126页 |
