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基于神经网络的期货价格预测与模型实现--以上海金属期货价格预测为例

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-6页
目录第6-10页
第1章 导论第10-17页
   ·问题的提出第10-12页
     ·研究的背景第10-11页
     ·问题的提出第11页
     ·研究意义第11-12页
   ·期货价格预测的国内外相关研究评述第12-14页
     ·国外研究现状第12-13页
     ·国内研究现状第13-14页
     ·相关理论评价第14页
   ·本文主要研究内容第14-17页
     ·研究内容第14-15页
     ·研究目标第15页
     ·解决的主要问题第15-16页
     ·技术路线第16-17页
第2章 期货预测方法选取第17-27页
   ·基本假设第17-19页
     ·期货市场预测的可能性假设第17页
     ·期货市场预测的现实可能性第17-19页
   ·已实现的期货预测方法的特点及适用范围第19-21页
     ·投资分析方法第19-20页
     ·数据挖掘技术法第20页
     ·组合预测方法第20-21页
   ·期货市场预测存在的问题第21页
     ·预测方法和期货数据的特征不匹配第21页
     ·期货数据的高噪声第21页
   ·本文研究模型的构建第21-27页
     ·本模型的构建第22页
     ·本模型理论依据第22-25页
     ·本模型预测期货市场的可行性第25-27页
第3章 原始期货数据预处理第27-35页
   ·期货数据预处理时考虑的因素第27-29页
     ·期货价格的构成要素第27页
     ·影响主要金属期货品种价格变动的因素第27-29页
   ·数据预处理方法的选取第29-31页
     ·数据预处理的模型分解第29-30页
     ·拟采用的预处理方法第30-31页
   ·期货预测连续数据的构建第31页
     ·实验数据的获得第31页
     ·从不连续的市场数据构建连续数据序列第31页
   ·对原始数据进行消噪第31-33页
     ·通货膨胀率调整第32页
     ·周期项消除第32-33页
     ·随机项滤波第33页
   ·数据预处理前后比较第33-35页
     ·直观比较第33-34页
     ·特征比较第34-35页
第4章 主要金属品种预测模型的构建与实现第35-47页
   ·金属品种的选择第35-36页
     ·铜期货市场分析第35页
     ·铝期货和锌期货市场分析第35-36页
   ·铜期货预测模型的构建第36-39页
     ·预测模式的选取第36-37页
     ·建模辅助工具的选取第37-38页
     ·MATLAB下铜期货预测模型的构建第38-39页
   ·铜期货预测模型的实现第39-43页
     ·预测模型的训练第40页
     ·测试仿真第40-41页
     ·神经网络方法和其他定量分析法的实证比较第41-43页
   ·期货铝和期货锌的价格预测第43-45页
     ·核心代码的设计第43-44页
     ·参数设置及误差分析第44页
     ·数据反归一后的预测结果第44-45页
   ·本模型的评价第45-47页
     ·预测结果的分析第45-46页
     ·模型的推广性分析第46-47页
第5章 预测中出现的问题及解决方法第47-54页
   ·预测实验中出现的异常情况第47-48页
     ·达到计算目标后,仿真精度不高第47页
     ·网络可以达到目标,但训练时间过长第47页
     ·达到最小的下降梯度,程序中止第47-48页
   ·算法的改进及实际效果比较第48-51页
     ·附加动量法第48页
     ·自适应学习速率法第48-49页
     ·L-M算法第49页
     ·三种解决方法仿真结果的比较第49-51页
   ·模型参数的再调整第51-54页
     ·网络结构调整第51页
     ·初始值调整第51-52页
     ·学习速率调整第52页
     ·期望误差调整第52-54页
第6章 预测平台的设计与实现第54-63页
   ·可行性分析第54-55页
     ·功能分析第54页
     ·技术分析—Matlab与Visual C++的结合第54-55页
   ·VC++与MATLAB的接口技术第55-57页
     ·Matlab与VC++互连的方法第55页
     ·Matcom的工作原理第55-57页
   ·互连的具体实现第57-58页
     ·VC与Matcom的接口配置第57页
     ·将m文件编译后放入VC中第57-58页
   ·平台使用说明第58-63页
     ·网络训练第59-61页
     ·网络仿真第61-63页
第7章 结论与展望第63-64页
参考文献第64-68页
附录1第68-71页
附录2第71-79页
攻读硕士学位期间参加的科研课题和发表的学术论文第79-80页
致谢第80页

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