基于时间序列相似性的股价趋势预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题研究背景 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-14页 |
| ·统计学方法 | 第9-10页 |
| ·神经网络方法 | 第10-11页 |
| ·支持向量机方法 | 第11-12页 |
| ·灰色预测方法 | 第12页 |
| ·类比合成预测方法 | 第12-14页 |
| ·本文研究工作和章节安排 | 第14-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 时间序列相似性度量方法 | 第16-26页 |
| ·闵可夫斯基距离 | 第16-21页 |
| ·动态时间弯曲距离 | 第21-23页 |
| ·最长公共子串距离 | 第23页 |
| ·余弦相似度 | 第23-24页 |
| ·其他相似性度量方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 时间序列预测的类比合成方法 | 第26-32页 |
| ·非参数回归 | 第26-28页 |
| ·类比合成方法 | 第28-31页 |
| ·产生模式 | 第29-30页 |
| ·相似性度量 | 第30页 |
| ·合成预测 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 股价时间序列相似性度量方法研究 | 第32-40页 |
| ·度量方法 | 第32-36页 |
| ·等长时间序列相似度 | 第32-34页 |
| ·等长化处理 | 第34-35页 |
| ·不等长时间序列相似度 | 第35-36页 |
| ·算例分析 | 第36-39页 |
| ·人工合成数据 | 第36-37页 |
| ·股票时间序列 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 股价时间序列相似性趋势预测研究 | 第40-71页 |
| ·股价趋势预测方案 | 第40-60页 |
| ·总体设计 | 第40-43页 |
| ·等长窗口情况 | 第43-50页 |
| ·不等长窗口情况 | 第50-60页 |
| ·结论 | 第60页 |
| ·决策支持方案 | 第60-70页 |
| ·股价经典图形分析 | 第61-66页 |
| ·维护经典图形库 | 第66-68页 |
| ·相似图形匹配搜索 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·全文总结 | 第71页 |
| ·未来展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第77页 |
