支持向量机及其在股票价格预测方面的应用
| 第1章 绪 论 | 第1-13页 |
| 1 课题的应用背景 | 第7-8页 |
| 2 股市预测的发展概况 | 第8-10页 |
| 3 支持向量机简介 | 第10-11页 |
| 4 支持向量机在证券领域的应用 | 第11-13页 |
| 第2章 支持向量机 | 第13-22页 |
| 1 机器学习 | 第13-15页 |
| 2 支持向量分类机 | 第15-21页 |
| ·分类问题和分类学习机 | 第15-17页 |
| ·线性可分支持向量分类机 | 第17-18页 |
| ·近似线性可分支持向量分类机 | 第18页 |
| ·支持向量分类机 | 第18-21页 |
| 3 本章小节 | 第21-22页 |
| 第3章 一元选块算法 | 第22-33页 |
| 1 提出问题 | 第22-23页 |
| 2 问题的求解 | 第23-25页 |
| 3 算法的改进 | 第25-30页 |
| ·求解过程的简化 | 第25-26页 |
| ·逆矩阵的推导 | 第26-30页 |
| 4 一元选块算法 | 第30-32页 |
| 5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 股票走势与价格预测 | 第33-51页 |
| 1 引言 | 第33-34页 |
| 2 研究对象 | 第34页 |
| 3 原始数据的标准化和核函数的选取 | 第34-37页 |
| ·原始数据的标准化 | 第34-37页 |
| ·核函数的选取 | 第37页 |
| 4 股票价格趋势预测方案 | 第37-48页 |
| ·简单预测模型 | 第38-39页 |
| ·模型的应用 | 第39-42页 |
| ·参数调节 | 第42-44页 |
| ·指数的选取 | 第44-47页 |
| ·应用方法 | 第47-48页 |
| 5 存在的问题及改进方案——弹跳预测模型 | 第48-50页 |
| ·存在的问题 | 第48-49页 |
| ·弹跳预测模型 | 第49页 |
| ·算法的比较 | 第49-50页 |
| 6 本章小节 | 第50-51页 |
| 结束语 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
