| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 第三节 论文主要研究内容 | 第14-17页 |
| 第二章 相关理论与方法概述 | 第17-27页 |
| 第一节 模糊理论 | 第17-18页 |
| 第二节 Type-1 模糊时间序列模型 | 第18-19页 |
| 第三节 Type-2 模糊时间序列模型 | 第19-21页 |
| 第四节 群智能算法 | 第21-26页 |
| 第五节 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于Type-1 金融模糊时间序列的股票预测模型 | 第27-36页 |
| 第一节 模糊C均值聚类算法与BP神经网络 | 第27-28页 |
| 第二节 GA-FCM划分模糊区间 | 第28-33页 |
| 第三节 模糊关系建立与预测效果评价 | 第33-34页 |
| 第四节 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于Type-2 金融模糊时间序列的股票预测模型 | 第36-47页 |
| 第一节 布谷鸟算法划分区间 | 第37-39页 |
| 第二节 模糊化以及建立模糊逻辑关系和模糊逻辑关系组 | 第39-42页 |
| 第三节 预测和去模糊化 | 第42-44页 |
| 第四节 改进型自适应和声搜索算法优化高阶计算 | 第44-46页 |
| 第五节 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 实证分析 | 第47-60页 |
| 第一节 Type-1 金融模糊时间序列实例 | 第47-52页 |
| 第二节 Type-2 金融模糊时间序列实例 | 第52-58页 |
| 第三节 本章小结 | 第58-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间主要科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
