| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·论文创新 | 第14页 |
| ·文章结构 | 第14-16页 |
| 第二章 模糊理论及模糊时间序列概述 | 第16-24页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·模糊理论与模糊时间序列 | 第16-20页 |
| ·模糊集 | 第16-17页 |
| ·隶属函数 | 第17-19页 |
| ·模糊关系 | 第19-20页 |
| ·模糊时间序列 | 第20页 |
| ·模糊时间序列预测模型 | 第20-22页 |
| ·模型实现步骤 | 第21页 |
| ·存在问题 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 差分启发模糊时间序列模型实现 | 第24-38页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·差分启发信息 | 第24-25页 |
| ·启发信息 | 第24页 |
| ·差分启发因子 | 第24-25页 |
| ·算法实现 | 第25-30页 |
| ·定义论域及区间划分 | 第25-26页 |
| ·建立模糊集及模糊化 | 第26页 |
| ·构建模糊逻辑关系及模糊逻辑关系组 | 第26-30页 |
| ·预测及解模糊化 | 第30页 |
| ·差分启发模型的有效性分析 | 第30-32页 |
| ·模型在典型金融时间序列预测中的应用 | 第32-35页 |
| ·证券指数预测 | 第34页 |
| ·汇率预测 | 第34-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于K均值聚类技术的模糊时间序列模型实现 | 第38-42页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·K均值聚类技术 | 第38-39页 |
| ·算法实现 | 第39-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 总结与展望 | 第42-44页 |
| ·论文总结 | 第42页 |
| ·下一步工作 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-54页 |
| 攻读学位期间作者的工作成果 | 第54-56页 |
| 附录A 实验数据图表 | 第56-66页 |
| 附表A1 上证指数2005年历史收盘价数据表格 | 第56-58页 |
| 附表A2 上证指数预测结果对比(2005) | 第58-60页 |
| 附图A1 道琼斯工业指数预测曲线(差分启发模型) | 第60-61页 |
| 附图A2 日经指数预测曲线(差分启发模型) | 第61-62页 |
| 附图A3 恒生指数预测曲线(差分启发模型) | 第62-64页 |
| 附图A4 USD/JPY汇率比价预测曲线(差分启发模型) | 第64-66页 |
| 附录B 术语与定义 | 第66-70页 |
| 附录 参考文献 | 第70-73页 |