| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及其意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·结构安排 | 第13-14页 |
| ·创新之处 | 第14-15页 |
| 2 灰色关联分析与 BP 神经网络相关理论 | 第15-21页 |
| ·灰色关联分析方法 | 第15-16页 |
| ·灰色关联因素 | 第15页 |
| ·灰色关联公理 | 第15-16页 |
| ·BP 神经网络理论知识 | 第16-21页 |
| ·人工神经网络发展简史 | 第17-18页 |
| ·BP 神经网络模型及其学习算法 | 第18-19页 |
| ·BP 算法的程序实现 | 第19-21页 |
| 3 中国股票市场的发展 | 第21-27页 |
| ·中国股票的历史 | 第21-22页 |
| ·中国股票市场的发展阶段 | 第22-27页 |
| ·复苏与起步阶段 | 第23-24页 |
| ·快速发展阶段 | 第24-25页 |
| ·股市规范转轨阶段 | 第25页 |
| ·完善阶段 | 第25-27页 |
| 4 基于灰色关联的 BP 神经网络沪深 300 指数预测 | 第27-38页 |
| ·预测指标的选取 | 第27-32页 |
| ·预测指标及数据 | 第27-29页 |
| ·基于灰色关联选择预测指标 | 第29-32页 |
| ·沪深 300 指数预测 | 第32-33页 |
| ·BP 网络设计 | 第32页 |
| ·方案设计 | 第32-33页 |
| ·预测分析 | 第33-38页 |
| ·BP 网络的训练与测试 | 第33-35页 |
| ·预测结果分析 | 第35-38页 |
| 5 研究结论及展望 | 第38-40页 |
| ·研究的主要结论 | 第38页 |
| ·不足之处及展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 附录 A：技术指标数据 | 第43-48页 |
| 附录 B：研究生期间发表的论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |