支持向量回归机在股票价格预测中的分析与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题的应用背景 | 第8页 |
| ·股市预测的发展概况 | 第8-12页 |
| ·支持向量机简介 | 第12-13页 |
| ·本文结构安排和研究内容 | 第13-15页 |
| ·本文的结构安排 | 第13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 股票市场基本知识 | 第15-19页 |
| ·我国股票市场的发展 | 第15页 |
| ·进行股票投资分析的必要性 | 第15-16页 |
| ·股票市场的研究方法 | 第16-18页 |
| ·基本分析法 | 第16-17页 |
| ·技术分析法 | 第17页 |
| ·数量分析方法 | 第17-18页 |
| ·股票常用术语 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 支持向量机理论概述 | 第19-38页 |
| ·统计学习理论概要 | 第19-24页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第20-22页 |
| ·统计学习理论的核心问题 | 第22-24页 |
| ·支持向量机分类 | 第24-26页 |
| ·线性 SVM | 第24-25页 |
| ·非线性SVM | 第25-26页 |
| ·核函数特征空间 | 第26-28页 |
| ·核函数的性质 | 第27-28页 |
| ·常用核函数 | 第28页 |
| ·支持向量机回归 | 第28-31页 |
| ·回归分析的问题表述 | 第29页 |
| ·ε-不敏感函数 | 第29-31页 |
| ·最优回归超平面与SVM线性回归 | 第31-36页 |
| ·最优回归超平面 | 第31-32页 |
| ·SVM线性回归 | 第32-33页 |
| ·求解最优回归超平面 | 第33-35页 |
| ·SVM回归方法的特点 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 支持向量回归机原型系统的实现 | 第38-47页 |
| ·系统的整体设计 | 第38-39页 |
| ·支持向量回归机模型 | 第39-41页 |
| ·SVM非线性回归 | 第39-40页 |
| ·支持向量机回归算法 | 第40-41页 |
| ·支持向量回归机模型的实现 | 第41-46页 |
| ·LibSVM工具包介绍 | 第41-42页 |
| ·模型相关生成文件 | 第42-43页 |
| ·主要模块设计说明 | 第43-44页 |
| ·系统的操作界面示例 | 第44-46页 |
| ·本章小节 | 第46-47页 |
| 第五章 支持向量回归机在股票价格预测中的应用 | 第47-56页 |
| ·用支持向量回归机进行股票价格预测的步骤 | 第47页 |
| ·数据选取及来源 | 第47-48页 |
| ·预测参数的选取 | 第48页 |
| ·数据预处理 | 第48-50页 |
| ·数据预处理方法 | 第48-49页 |
| ·数据规范化处理 | 第49-50页 |
| ·股票价格预测 | 第50-55页 |
| ·支持向量回归机的参数选择 | 第50-53页 |
| ·实验和结果分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·工作总结 | 第56页 |
| ·下一步的工作和思考 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
