基于人工神经网络的股价预测模型研究
| 1 引言 | 第1-18页 |
| ·问题的提出 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究综述 | 第8-16页 |
| ·关于股市可预测性的分析 | 第8-10页 |
| ·股市影响因素分析 | 第10-11页 |
| ·证券分析方法 | 第11-12页 |
| ·股市预测方法 | 第12-13页 |
| ·基于人工神经网络的股价预测的最新进展 | 第13-16页 |
| ·本文的研究思路及研究工作 | 第16-18页 |
| 2 基于混合训练算法的多层前向网络 | 第18-33页 |
| ·人工神经网络概述 | 第18-20页 |
| ·定义及典型模型 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络应用的可行性及网络模型的选取 | 第19-20页 |
| ·多层前向网络 | 第20-23页 |
| ·多层前向网络定义 | 第20-21页 |
| ·网络结构 | 第21-23页 |
| ·误差反传算法及存在问题 | 第23-24页 |
| ·混合训练算法-对误差反传算法的改进 | 第24-33页 |
| ·激励函数 | 第24-25页 |
| ·隐含层神经元个数的确定方法改进 | 第25-26页 |
| ·网络权值及阀值的初始值域的改进 | 第26-27页 |
| ·误差函数的改进 | 第27-28页 |
| ·本文提出的混合训练算法 | 第28-33页 |
| 3 基于人工神经网络的股价预测模型的建立 | 第33-47页 |
| ·基于人工神经网络的非线性时间序列预测原理 | 第33-35页 |
| ·非线性时间序列预测原理 | 第33页 |
| ·基于人工神经网络的股价预测原理 | 第33-35页 |
| ·股价预测输入输出相关变量的选取 | 第35-40页 |
| ·原始数据的预处理 | 第40页 |
| ·股价预测系统设计 | 第40-47页 |
| ·系统功能结构图 | 第40-41页 |
| ·系统各部分功能设计 | 第41-47页 |
| 4 股价预测模拟实验 | 第47-68页 |
| ·预测目标及数据来源 | 第47页 |
| ·对上证A股指数的股价预测实验及结果分析 | 第47-61页 |
| ·确定网络参数 | 第48-53页 |
| ·实验一:无成交量项实验 | 第53-57页 |
| ·实验二:有成交量项实验 | 第57-60页 |
| ·实验小结 | 第60-61页 |
| ·对深市个股深发展A的预测及结果分析 | 第61-68页 |
| ·实验三:以股价涨跌值为预测目标的股价预测实验 | 第61-64页 |
| ·实验四:以股价涨跌率为预测目标的股价预测实验 | 第64-67页 |
| ·实验小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和取得的科研成果 | 第79-81页 |
