基于MEA-BP模型的股票预测研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第9-10页 |
| 第二章 股票预备知识 | 第10-13页 |
| 2.1 股票概念及特征 | 第10页 |
| 2.2 股票基本指标 | 第10-11页 |
| 2.3 股票预测面临的问题 | 第11-12页 |
| 2.4 BP模型在股市预测的可实施性 | 第12-13页 |
| 第三章 BP神经网络及思维进化算法 | 第13-30页 |
| 3.1 神经网络概述 | 第13-16页 |
| 3.1.1 神经网络基本构成 | 第13-14页 |
| 3.1.2 神经网络拓扑结构 | 第14-15页 |
| 3.1.3 神经网络学习机理 | 第15-16页 |
| 3.2 BP 神经网络 | 第16-23页 |
| 3.2.1 BP神经网络结构 | 第16-17页 |
| 3.2.2 BP神经网络学习规则 | 第17-20页 |
| 3.2.3 BP算法流程 | 第20-22页 |
| 3.2.4 BP神经网络优缺点 | 第22-23页 |
| 3.3 思维进化算法 | 第23-28页 |
| 3.3.1 思维进化算法基本要素 | 第24-26页 |
| 3.3.2 思维进化算法思路 | 第26-27页 |
| 3.3.3 思维进化算法特点 | 第27-28页 |
| 3.4 MEA优化BP神经网络 | 第28-30页 |
| 第四章 实证分析 | 第30-48页 |
| 4.1 研究对象选取 | 第30页 |
| 4.2 MEA-BP模型实现步骤 | 第30页 |
| 4.3 BP网络模型设计 | 第30-37页 |
| 4.3.1 中间层层数选取 | 第30页 |
| 4.3.2 输入输出层节点选取 | 第30-31页 |
| 4.3.3 中间层节点选取 | 第31-36页 |
| 4.3.4 激活函数的确定 | 第36-37页 |
| 4.3.5 BP网络结构确定 | 第37页 |
| 4.4 思维进化算法参数选取 | 第37页 |
| 4.5 数据预处理 | 第37-38页 |
| 4.6 MEA优化BP网络算法实现 | 第38-42页 |
| 4.7 结果分析 | 第42-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
