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基于小波分析和神经网络的股价预测方法研究
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基于小波分析和神经网络的股价预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
第1章 绪论第9-15 页
　　· 研究目的第9-10 页
　　· 股票市场预测的理论依据第10-13 页
　　　　· 市场行为涵盖一切信息第11 页
　　　　· 价格沿趋势移动第11-12 页
　　　　· 历史会重演第12-13 页
　　· 课题意义第13 页
　　· 本文主要内容第13-15 页
　　　　· 本文的主要内容第13 页
　　　　· 本文结构安排第13-14 页
　　　　· 研究创新第14-15 页
第2章 当今中国股市及其研究方法第15-24 页
　　· 中国股票市场的发展第15-16 页
　　· 中国股市现状第16-17 页
　　　　· 中小投资者不受重视第16 页
　　　　· 机构投资者正在成为主力第16 页
　　　　· 国有企业关系到股市命运第16-17 页
　　· 中国股票市场的研究方法第17-22 页
　　　　· 基本分析法第18 页
　　　　· 技术分析法第18-21 页
　　　　· 人工神经网络在股市预测中的应用第21-22 页
　　· 股价预测存在的问题第22-23 页
　　　　· 我国股市尚不成熟第22 页
　　　　· 股价数据中含有大量非稳态成分第22-23 页
　　　　· 股市主体是投资者第23 页
　　· 股市预测中常用的术语第23 页
　　· 本章小结第23-24 页
第3章 人工神经网络原理第24-40 页
　　· 人工神经网络生物原型概述第24-25 页
　　　　· 神经元第24 页
　　　　· 信息传递第24-25 页
　　　　· 神经系统的重要特点第25 页
　　· 人工神经网络的概述第25-26 页
　　· 人工神经网络基础第26-31 页
　　　　· 人工神经元模型第26-27 页
　　　　· 激励函数第27-28 页
　　　　· 网络结构以及工作方式第28-30 页
　　　　· 神经网络的学习方法第30-31 页
　　　　· 误差函数第31 页
　　· 基于 BP 算法的前馈神经网络第31-38 页
　　　　· BP 算法流程第32-33 页
　　　　· BP 算法的公式推导第33-38 页
　　· 本章小结第38-40 页
第4章 小波分析基本理论以及应用第40-51 页
　　· 小波分析的发展概述第40-41 页
　　· 从傅立叶变换到小波变换第41-43 页
　　　　· 傅立叶变换第41 页
　　　　· 短时间傅立叶变换第41-42 页
　　　　· 小波分析第42-43 页
　　· 小波变换第43-46 页
　　　　· 小波变换的意义第44-45 页
　　　　· 小波变换的特征与性质第45-46 页
　　· 基于多分辨率思想的小波分解与重构过程第46-49 页
　　　　· 信号的多层分解第47-48 页
　　　　· 小波的重构第48-49 页
　　· 小波分析的优越性第49-50 页
　　　　· 基于小波的分析预测方法和时域分析预测方法的比较分析第49 页
　　　　· 基于小波的分析预测方法和频域分析预测方法的比较分析第49-50 页
　　· 本章小结第50-51 页
第5章 研究方法和模型设计第51-57 页
　　· 研究方法概述第51 页
　　· 时间序列预测与神经网络第51-53 页
　　　　· 神经网络预测介绍第51-52 页
　　　　· 时间序列预测第52 页
　　　　· 神经网络预测器第52-53 页
　　· BP 神经网络的设计第53-56 页
　　　　· 确定人工神经网络架构第53 页
　　　　· BP 网络的设计分析第53-56 页
　　· 本章小结第56-57 页
第6章 选择算法实验第57-77 页
　　· 应用软件MATLAB简介第57-58 页
　　· 实验评价指标第58-59 页
　　　　· 误差率第58 页
　　　　· 正确趋势率第58-59 页
　　· 研究对象第59 页
　　· 数据预处理实验第59-70 页
　　　　· 股票信号趋势辨识实验第60-69 页
　　　　· 归一化处理第69-70 页
　　· 神经网络预测实验第70-75 页
　　　　· 预处理效果实验第70-71 页
　　　　· 输入数据选择第71-74 页
　　　　· 隐含层神经元数目选择第74-75 页
　　· 本章小结第75-77 页
第7章 算法实现第77-90 页
　　· 开发工具的选择第77-79 页
　　　　· C++语言第77-78 页
　　　　· 编译器选择第78-79 页
　　· 系统主要功能第79-82 页
　　　　· 主界面的实现第79 页
　　　　· 数据管理第79-80 页
　　　　· 显示历史成交量第80 页
　　　　· 绘制可缩放分析图形第80-81 页
　　　　· 神经网络分析股票走势第81-82 页
　　　　· 辅助分析指标第82 页
　　· 重点技术讨论第82-89 页
　　　　· 基于 ADO 的数据库连接技术第83-84 页
　　　　· C++Builder· 和 Matlab 接口的实现第84-86 页
　　　　· 应用程序的异常处理第86-87 页
　　　　· 新指标说明第87-89 页
　　· 本章小结第89-90 页
结论第90-92 页
参考文献第92-95 页
附录第95-102页

本篇论文共102页，点击这进入下载页面。
 
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