证券市场宏观调控决策支持系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文创新 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 自动化学科理论分析证券投资市场 | 第13-29页 |
| ·自动化学科基本理论 | 第13-15页 |
| ·自动控制原理 | 第13-14页 |
| ·单回路控制系统 | 第14-15页 |
| ·宏观经济与上证指数 | 第15-25页 |
| ·宏观经济走势对上证的影响 | 第15-18页 |
| ·货币供应量对上证的影响 | 第18-23页 |
| ·利率变动对股市的影响 | 第23-25页 |
| ·证券交易市场基本理论 | 第25-28页 |
| ·证券市场基础理论 | 第25-26页 |
| ·我国证券市场的主要职能和作用 | 第26-27页 |
| ·股市预测主要面临的问题 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 神经网络 | 第29-46页 |
| ·关于人工神经网络 | 第29-35页 |
| ·人工神经网络的发展历史 | 第29-30页 |
| ·人工神经网络的实际应用 | 第30-32页 |
| ·人工神经元模型 | 第32页 |
| ·神经网络的特点 | 第32-33页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第33-35页 |
| ·BP神经网络 | 第35-43页 |
| ·BP神经网络结构 | 第35-37页 |
| ·BP网络的网络结构 | 第37-38页 |
| ·BP网络的学习规则 | 第38-41页 |
| ·BP网络的局限性 | 第41-42页 |
| ·BP算法的程序实现 | 第42-43页 |
| ·BP算法的改进 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 模型建立以及训练 | 第46-62页 |
| ·基于BP网络股市决策的思路 | 第46页 |
| ·基于BP网络的股票决策步骤 | 第46页 |
| ·股票决策模型的初次建立 | 第46-53页 |
| ·网络结构的设计 | 第46-47页 |
| ·控制指标(模型输入变量) | 第47-49页 |
| ·相关参数的选择 | 第49-50页 |
| ·目标函数的选择 | 第50页 |
| ·建立模型 | 第50-52页 |
| ·介入沪深300指数 | 第52-53页 |
| ·一种新的宏观调控决策模型 | 第53-60页 |
| ·数据的改变 | 第53-54页 |
| ·模型的改进 | 第54-56页 |
| ·隐层节点数的选择 | 第56-57页 |
| ·二次建立模型 | 第57页 |
| ·宏观经济走势预测 | 第57-58页 |
| ·我国主要经济调控手段对于证券市场的影响 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 结论 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文情况) | 第68-69页 |
| 附录B | 第69-83页 |
