| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·径向基函数网络的研究背景、目的和意义 | 第8页 |
| ·本文主要研究工作 | 第8-11页 |
| 第二章 文献综述 | 第11-15页 |
| ·径向基函数网络研究现状 | 第11-13页 |
| ·径向基函数网络在经济金融领域的应用 | 第13-15页 |
| 第三章 径向基函数网络的学习算法 | 第15-17页 |
| ·径向基函数网络的基本原理 | 第15页 |
| ·径向基函数网络的算法 | 第15-17页 |
| 第四章 多层径向基函数网络的构造 | 第17-28页 |
| ·网络构造 | 第17-21页 |
| ·径向基函数网络的信息量 | 第21-23页 |
| ·层数的确定 | 第23-24页 |
| ·参数优化 | 第24-25页 |
| ·基于最小二乘法的权重计算 | 第25-28页 |
| 第五章 多层径向基函数网络在实函数逼近、非线性回归和混沌时间序列预测中的应用 | 第28-53页 |
| ·实函数逼近和非线性回归 | 第28-40页 |
| ·实函数逼近 | 第28-35页 |
| ·非线性回归 | 第35-40页 |
| ·多层径向基函数网络在混沌时间序列的多步预测中的应用 | 第40-53页 |
| ·一般时间序列的k 步预测算法 | 第40-43页 |
| ·多层 RBF 网络在混沌时间序列预测中的应用 | 第43-53页 |
| 第六章 多层径向基函数网络在金融波动率方差预测中的应用 | 第53-63页 |
| ·简要概述金融波动率 | 第53页 |
| ·金融波动率国内外研究现状 | 第53-59页 |
| ·基于多层径向基函数网络的极差波动率模型 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第七章 结论和展望 | 第63-64页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
