证券市场决策模型的分析与研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·神经网络的发展和研究方向 | 第9-11页 |
| ·神经网络的发展 | 第9-10页 |
| ·神经网络的研究方向 | 第10-11页 |
| ·证券分析概述 | 第11-13页 |
| ·本文的主要内容和论文结构 | 第13-14页 |
| ·本文的主要内容 | 第13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 股市相关知识 | 第15-26页 |
| ·股票基本概念 | 第15-17页 |
| ·股票的概念 | 第15页 |
| ·股票的性质 | 第15-16页 |
| ·股票的特征 | 第16-17页 |
| ·股市控制分析的基础知识 | 第17-21页 |
| ·股票控制分析的理论基础 | 第17-18页 |
| ·股票控制分析的评价指标 | 第18-21页 |
| ·股市控制常用的分析方法 | 第21-25页 |
| ·基本分析法 | 第21页 |
| ·技术分析法 | 第21-22页 |
| ·组合分析法 | 第22-23页 |
| ·马尔柯夫预测法 | 第23-24页 |
| ·神经网络分析方法 | 第24页 |
| ·神经网络与其他分析方法的比较 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 BP神经网络理论及其改进算法 | 第26-42页 |
| ·神经网络基础 | 第26-29页 |
| ·神经网络的概念 | 第26页 |
| ·神经网络的特点 | 第26-27页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第27-28页 |
| ·人工神经元模型 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络 | 第29-36页 |
| ·BP算法的数学描述 | 第29页 |
| ·BP网络的激活函数 | 第29-31页 |
| ·BP网络的学习算法 | 第31-35页 |
| ·BP网络学习算法的比较 | 第35-36页 |
| ·BP网络的算法改进 | 第36-41页 |
| ·BP网络的局限性 | 第36-37页 |
| ·BP算法的改进 | 第37-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 股市控制模型的建立 | 第42-61页 |
| ·股票控制模型的初次建立 | 第42-51页 |
| ·网络结构的设计 | 第42-43页 |
| ·数据的准备及处理 | 第43-45页 |
| ·相关参数的选择 | 第45-46页 |
| ·目标函数的选择 | 第46-47页 |
| ·建立模型 | 第47-49页 |
| ·介入沪深300指数 | 第49-51页 |
| ·一种新的投资控制模型 | 第51-56页 |
| ·数据的改变 | 第51-52页 |
| ·模型的改进 | 第52-53页 |
| ·隐含层节点数的选择 | 第53-54页 |
| ·二次建立模型 | 第54-56页 |
| ·各输入变量对控制模型的影响 | 第56-60页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录A | 第67-84页 |
| 附录B(发表的小论文) | 第84页 |
