基于PSO优化的BP神经网络股票预测模型

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 绪论	第9-14页
·课题研究背景及意义	第9-10页
·课题研究背景	第9页
·课题研究的意义	第9-10页
·股票预测面临的问题	第10-11页
·国内外研究现状	第11-12页
·股票分析软件的现状	第12-13页
·本文主要研究内容	第13-14页
第2章 BP 神经网络	第14-25页
·人工神经网络	第14-16页
·神经网络模型	第14-16页
·BP 神经网络	第16-22页
·BP 神经网络模型	第16-17页
·BP 学习算法	第17-20页
·BP 神经网络的缺点	第20-21页
·BP 神经网络优化常用方法	第21-22页
·基于BP 神经网络的预测模型	第22-23页
·本章小结	第23-25页
第3章 基于PSO 优化的BP 神经网络	第25-34页
·粒子群算法概述	第25-31页
·基本粒子群算法	第25-27页
·PSO 算法中的参数设置	第27-28页
·粒子群算法优化	第28-31页
·基于PSO 优化的BP 神经网络预测模型	第31-33页
·本章小结	第33-34页
第4章 股票预测模型的建模与实验	第34-54页
·实验数据及预测内容	第34页
·实验环境	第34页
·神经网络预测模型及结果分析	第34-38页
·基于PSO 优化的神经网络预测模型	第38-53页
·本章小结	第53-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-59页
攻读学位期间发表的学术论文	第59-61页
致谢	第61页