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基于模糊神经网络的时间序列预测模型

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 引言第9-13页
   ·课题的提出及背景第9-10页
   ·研究现状第10页
   ·模糊神经网络发展概述第10-11页
   ·主要工作和安排第11-12页
   ·文章结构第12-13页
2 时间序列模型第13-20页
   ·引言第13页
   ·时间序列的几个基本概念第13-15页
     ·平稳性第13页
     ·相关系数和自相关函数第13-14页
     ·白噪声与线性时间序列第14-15页
   ·随机模型及其预报第15-20页
     ·线性平稳模型第15-17页
     ·线性非平稳模型第17-18页
     ·经典时间序列建模的一般步骤第18页
     ·自回归条件异方差ARCH模型第18-20页
3 模糊神经网络理论第20-24页
   ·引言第20页
   ·模糊系统的Takagi ? sugeno模型第20-24页
     ·系统结构第21-22页
     ·学习算法第22-24页
4 基于模糊神经网络与SARIMA 结合的时间序列预测模型第24-29页
   ·引言第24页
   ·混合模型第24页
   ·实验第24-28页
     ·数据及预处理第24-25页
     ·建立模型第25页
     ·参数选择第25-26页
     ·评价标准第26-27页
     ·实验结果及分析第27-28页
   ·本章小结第28-29页
5 基于模糊神经网络的金融时间序列预测模型第29-35页
   ·引言第29页
   ·ARCH模型第29-30页
     ·ARCH效应检验第29-30页
     ·ARCH模型的参数估计第30页
     ·ARCH模型的预测第30页
   ·GARCH模型第30-31页
   ·混合模型第31页
   ·实验第31-34页
     ·数据及预处理第31-32页
     ·建立模型第32页
     ·参数选择第32-33页
     ·实验结果及分析第33-34页
   ·本章小结第34-35页
6 结论与展望第35-37页
   ·结论第35页
   ·展望第35-37页
参考文献第37-39页
致谢第39-40页
附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文第40页

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