股票指数信号的似混沌特性及去噪研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 引言 | 第6-8页 |
| 第一章 混沌与混沌去噪 | 第8-16页 |
| ·混沌的起源与发展 | 第8页 |
| ·混沌的特性 | 第8-9页 |
| ·混沌的特征量 | 第9-10页 |
| ·Lyapunov指数 | 第9页 |
| ·关联维数 | 第9-10页 |
| ·功率谱 | 第10页 |
| ·混沌的典型例子 | 第10-13页 |
| ·虫口模型 | 第10-12页 |
| ·洛仑兹方程 | 第12-13页 |
| ·混沌的应用 | 第13-14页 |
| ·混沌噪声平滑 | 第14-16页 |
| 第二章 股票指数信号的似混沌特性 | 第16-26页 |
| ·美国股票指数信号的似混沌特性 | 第16-24页 |
| ·股票指数信号的功率谱特性 | 第17页 |
| ·股票指数信号的主分量分析 | 第17-18页 |
| ·股票指数信号的相空间重构 | 第18-21页 |
| ·股票指数信号的最大Lyapunov指数 | 第21-22页 |
| ·股票指数信号的关联维数 | 第22-24页 |
| ·中国股票指数信号的似混沌特性 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 混沌信号的噪声平滑方法 | 第26-36页 |
| ·局部投影算法基本原理 | 第26-27页 |
| ·关联维数以及在局部投影去噪中的应用 | 第27-32页 |
| ·仿真实例 | 第32-35页 |
| ·Lorenz时间序列去噪 | 第32-33页 |
| ·Logistic时间序列去噪 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 混沌去噪的应用 | 第36-46页 |
| ·日收益率信号的混沌特性分析 | 第36-39页 |
| ·功率谱特性 | 第37页 |
| ·主分量分析 | 第37-38页 |
| ·相空间重构 | 第38-39页 |
| ·最大Lyapunov指数和关联维数 | 第39页 |
| ·日收益率信号的混沌预测 | 第39-42页 |
| ·径向基函数网络方法 | 第40-41页 |
| ·日收益率信号的预测 | 第41-42页 |
| ·美国股票指数信号的相关分析 | 第42-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 攻读学位期间发表或录用的学术论文 | 第49-50页 |
| 后记 | 第50-51页 |
