基于BP神经网络的股指预测系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·主要内容和组织结构 | 第11-13页 |
| 2 股市预测与BP神经网络 | 第13-23页 |
| ·股票预测的意义 | 第13页 |
| ·股票预测的理论基础 | 第13-16页 |
| ·股票预测分析的常用方法 | 第13-14页 |
| ·股市常规变量 | 第14-15页 |
| ·股市常用技术指标 | 第15-16页 |
| ·股市预测存在的问题 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络 | 第17-23页 |
| ·神经元模型 | 第17-18页 |
| ·神经网络的结构 | 第18-19页 |
| ·BP神经网络 | 第19-23页 |
| 3 需求分析 | 第23-30页 |
| ·系统概述 | 第23页 |
| ·用户需求 | 第23-24页 |
| ·系统功能需求分析 | 第24-28页 |
| ·系统管理模块 | 第24-25页 |
| ·用户管理模块 | 第25-26页 |
| ·数据管理模块 | 第26-27页 |
| ·股指预测模块 | 第27-28页 |
| ·系统非功能需求分析 | 第28-30页 |
| 4 系统概要设计 | 第30-35页 |
| ·系统架构设计 | 第30页 |
| ·系统功能设计 | 第30-35页 |
| ·系统管理模块 | 第31-32页 |
| ·数据管理模块 | 第32-33页 |
| ·股指预测模块 | 第33-35页 |
| 5 系统详细设计 | 第35-50页 |
| ·系统管理模块 | 第35-37页 |
| ·数据管理模块 | 第37-39页 |
| ·股指预测模块 | 第39-48页 |
| ·样本选取 | 第39-41页 |
| ·建立网络 | 第41-45页 |
| ·训练网络 | 第45-47页 |
| ·输出结果 | 第47-48页 |
| ·数据库设计 | 第48-50页 |
| 6 基于BP神经网络的股指预测系统的实现 | 第50-63页 |
| ·基于BP神经网络的股指预测步骤 | 第50页 |
| ·数据结构设计 | 第50-51页 |
| ·各函数定义与功能 | 第51-53页 |
| ·样本数据的预处理 | 第53-55页 |
| ·系统对模型参数的优化选择 | 第55-61页 |
| ·初始权值的范围 | 第55-56页 |
| ·隐层节点数 | 第56-58页 |
| ·学习率η与动量因子α | 第58-59页 |
| ·激活函数增益系数λ | 第59-60页 |
| ·优选参数结果 | 第60-61页 |
| ·预测结果分析 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 附录A BP网络训练样本 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
