| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究目的与选题意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·主要研究内容 | 第8-10页 |
| 第二章 数据挖掘技术概述 | 第10-16页 |
| ·数据挖掘技术 | 第10-14页 |
| ·基于数据挖掘的股票预测方法 | 第14-16页 |
| 第三章 决策树分类法在股票预测中的应用 | 第16-24页 |
| ·决策树分类法的基本原理及算法 | 第16-18页 |
| ·数据的准备 | 第18-19页 |
| ·决策树分类法的应用分析 | 第19-24页 |
| 第四章 时间序列法在股票预测中的应用 | 第24-31页 |
| ·一次指数平滑预测法 | 第24-27页 |
| ·二次指数平滑预测法 | 第27-28页 |
| ·三次指数平滑预测法 | 第28-29页 |
| ·时间序列法预测结果分析 | 第29-31页 |
| 第五章 神经网络在股票预测中的应用 | 第31-48页 |
| ·BP神经网络 | 第31-45页 |
| ·径向基(RBF)网络 | 第45-48页 |
| 第六章 总结 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-51页 |