| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 引言 | 第8-13页 |
| 第一章 预备知识 | 第13-23页 |
| 1.1 BP神经网络 | 第13-17页 |
| 1.2 遗传算法 | 第17-20页 |
| 1.3 遗传算法优化BP神经网络 | 第20-21页 |
| 1.4 主成分分析 | 第21-23页 |
| 第二章 预测多日股票价格的GA-BP神经网络模型 | 第23-31页 |
| 2.1 数据的选取与处理 | 第23-24页 |
| 2.2 GA-BP网络的构建 | 第24-26页 |
| 2.3 实验结果 | 第26-31页 |
| 第三章 GA-BP神经网络模型的投资效率分析 | 第31-35页 |
| 3.1 模拟投资 | 第31-33页 |
| 3.2 深证成指收益 | 第33页 |
| 3.3 结果分析 | 第33-35页 |
| 第四章 基于主成分分析的GA-BP神经网络预测多日价格 | 第35-45页 |
| 4.1 数据说明 | 第35-36页 |
| 4.2 主成分分析 | 第36-37页 |
| 4.3 构建GA-BP网络模型用于价格预测 | 第37-39页 |
| 4.4 实验结果与投资效率分析 | 第39-45页 |
| 第五章 总结 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |