基于CBR的艾略特波浪理论的预测模型研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 艾略特波浪理论概述及其数据结构 | 第15-33页 |
| ·金融时间序列概述 | 第15页 |
| ·艾略特波浪理论基础 | 第15-18页 |
| ·艾略特波浪模式简介 | 第18-24页 |
| ·艾略特波浪典型循环模式 | 第18-19页 |
| ·艾略特波浪的复合模式 | 第19-20页 |
| ·艾略特波浪的延长浪模式 | 第20-21页 |
| ·艾略特波浪的衰竭浪模式 | 第21页 |
| ·艾略特波浪的调整浪模式 | 第21-24页 |
| ·艾略特波浪的模式识别 | 第24-26页 |
| ·数据准备 | 第25页 |
| ·特征生成 | 第25页 |
| ·波形判断 | 第25-26页 |
| ·艾略特波浪的模式识别与实证分析 | 第26-31页 |
| ·运行步骤 | 第27-29页 |
| ·补充说明 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 股市的滞后效应研究和实证 | 第33-39页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·K-means聚类简介 | 第33-35页 |
| ·聚类的概念 | 第33页 |
| ·K-means聚类的基本思想及实现步骤 | 第33-35页 |
| ·实证分析 | 第35-38页 |
| ·运行系统识别艾略特波浪的典型循环模式 | 第35-37页 |
| ·艾略特波浪典型循环模式的的聚类分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于案例推理的理论和研究 | 第39-47页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·CBR概述 | 第39-42页 |
| ·CBR系统流程 | 第40-41页 |
| ·CBR系统的关键技术 | 第41-42页 |
| ·案例的表示 | 第42-43页 |
| ·案例的检索 | 第43-46页 |
| ·检索策略 | 第43-44页 |
| ·NN算法 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于CBR的证券市场的预测模型 | 第47-53页 |
| ·基于CBR的艾略特波浪理论的预测系统的实现 | 第47-51页 |
| ·基于SQL Server的案例存储 | 第47-49页 |
| ·系统内部流程图 | 第49-50页 |
| ·MATLAB与SQL Server的连接 | 第50-51页 |
| ·预测结果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作 | 第53页 |
| ·下一步工作 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录A 攻读学位期间作者的工作成果 | 第63页 |
