基于神经网络与遗传算法的股票智能预测
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章、绪论 | 第7-13页 |
| ·股票预测的研究意义 | 第7-8页 |
| ·股票预测研究的发展及现状 | 第8-9页 |
| ·存在的问题 | 第9-11页 |
| ·本文工作及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章、股票及神经网络理论概述 | 第13-31页 |
| ·股票知识 | 第13-17页 |
| ·神经网络概述 | 第17-21页 |
| ·BP神经网络及其算法 | 第21-28页 |
| ·BP算法的优缺点 | 第28-31页 |
| 第三章、遗传算法 | 第31-49页 |
| ·遗传算法概述 | 第31-33页 |
| ·遗传算法的理论基础 | 第33-36页 |
| ·实施步骤 | 第36-44页 |
| ·参数选择 | 第44-45页 |
| ·遗传算法在神经网络中的应用 | 第45-49页 |
| 第四章、基于神经网络与遗传算法的股票预测模型 | 第49-57页 |
| ·数据的预处理 | 第49-52页 |
| ·神经网络预测模型 | 第52-53页 |
| ·遗传算法优化神经网络结构与权值 | 第53-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第五章、应用仿真 | 第57-69页 |
| ·个股应用仿真 | 第57-62页 |
| ·上证指数应用仿真 | 第62-65页 |
| ·结果对比以及分析 | 第65-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 结束语 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第79-81页 |
| 附录Ⅰ 个股预测数据 | 第81-85页 |
| 附录Ⅱ 上证指数预测数据 | 第85-87页 |
