| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-29页 |
| ·选题背景、研究目的及研究意义 | 第12-16页 |
| ·选题背景 | 第12-13页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-26页 |
| ·石油价格预测方法的研究现状 | 第16-21页 |
| ·基于神经网络的预测方法研究现状 | 第21-23页 |
| ·基于混沌理论的预测方法研究现状 | 第23-26页 |
| ·本文的研究框架和主要工作 | 第26-29页 |
| ·本文研究框架 | 第26-27页 |
| ·本文主要工作 | 第27-29页 |
| 第二章 混沌时间序列预测基础理论 | 第29-50页 |
| ·引言 | 第29-32页 |
| ·相空间重构 | 第32-34页 |
| ·嵌入维度m的选择 | 第32-33页 |
| ·延迟时间τ的选择 | 第33-34页 |
| ·混沌性质识别 | 第34-38页 |
| ·李雅普诺夫指数 | 第35-37页 |
| ·分数维与关联维 | 第37-38页 |
| ·混沌时间序列预测方法 | 第38-48页 |
| ·局部邻近域预测法 | 第39-41页 |
| ·全部邻近域预测法 | 第41-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第三章 石油期货市场价格影响因素分析 | 第50-57页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·数据来源 | 第50页 |
| ·原油期货价格与各影响因素关系 | 第50-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 时间序列数据预处理 | 第57-66页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·时间序列的噪声平滑 | 第57-61页 |
| ·时间序列的线性趋势消除 | 第61页 |
| ·时间序列的标准化映射 | 第61-62页 |
| ·对WTI 原油期货价格时间序列的数据预处理 | 第62-65页 |
| ·WTI 原油期货价格时间序列的噪声平滑处理 | 第62-63页 |
| ·WTI 原油期货价格时间序列的线性趋势的消除 | 第63-64页 |
| ·WTI 原油期货价格时间序列标准化映射处理 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 WTI 原油期货价格时间序列的相空间重构和混沌性质识别 | 第66-70页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·WTI 原油期货价格时间序列的相空间重构 | 第66-68页 |
| ·嵌入维度m 的计算 | 第66-67页 |
| ·延迟时间τ的计算 | 第67-68页 |
| ·WTI 原油期货价格的混沌性质识别 | 第68-69页 |
| ·关联维的计算 | 第68-69页 |
| ·最大Lyapunov 指数的计算 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 石油期货价格混沌时间序列预测模型 | 第70-91页 |
| ·引言 | 第70-73页 |
| ·基于相关函数的局部邻近域研究 | 第73-77页 |
| ·基于聚类分析的局部邻近域选取 | 第77-79页 |
| ·基于广义回归神经网络的预测函数拟合 | 第79-81页 |
| ·混沌时间序列预测模型流程 | 第81-83页 |
| ·预测模型参数的选择 | 第83-85页 |
| ·基于 WTI 原油期货价格的预测模型实证分析 | 第85-89页 |
| ·本章小结 | 第89-91页 |
| 第七章 石油期货价格预测系统实现 | 第91-99页 |
| ·预测系统主界面 | 第91-92页 |
| ·数据预处理 | 第92-96页 |
| ·预测系统 | 第96-99页 |
| 第八章 总结与展望 | 第99-102页 |
| ·总结 | 第99-100页 |
| ·展望 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-108页 |
| 附录 A 本文预测系统核心程序代码 | 第108-114页 |
| 附录 B 本文实证分析所用 WTI 价格原始数据 | 第114-133页 |
| 在学期间研究成果 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134页 |