基于深度信念网络的股票价格预测研究

摘要	第4-5页
Abstract	第5页
1 绪论	第8-12页
1.1 研究背景与意义	第8-9页
1.2 国内外相关研究综述	第9-11页
1.3 论文框架与主要研究内容	第11-12页
2 股票预测方法与理论基础研究	第12-25页
2.1 理论研究方法基本分类	第12-14页
2.2 神经网络理论基础	第14-24页
2.3 本章小结	第24-25页
3 深度神经网络	第25-39页
3.1 玻尔兹曼机	第25-26页
3.2 限制玻尔兹曼机	第26-36页
3.3 连续型深度信念网络	第36-37页
3.4 网络调优算法	第37-38页
3.5 本章小结	第38-39页
4 基于DBN的股票价格预测	第39-48页
4.1 预测模型简介	第39-40页
4.2 数据采集与预处理	第40-41页
4.3 参数设置	第41-44页
4.4 优化算法	第44-46页
4.5 模型实现流程	第46-47页
4.6 本章小结	第47-48页
5 实验与分析	第48-58页
5.1 实验环境说明	第48页
5.2 性能评价与对比模型	第48-49页
5.3 实验数据	第49-51页
5.4 参数设定	第51-56页
5.5 预测实验与分析	第56-57页
5.6 本章小结	第57-58页
6 总结与展望	第58-60页
6.1 本文总结	第58-59页
6.2 展望	第59-60页
致谢	第60-61页
参考文献	第61-65页