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小波网络理论及其在经济预测中的应用研究
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小波网络理论及其在经济预测中的应用研究
论文目录
 
第一章 综述第1-21 页
　　· 引言第9-10 页
　　· 神经网络在预测中的应用第10-14 页
　　　　· 利用神经网络的时间序列预测方法第10-11 页
　　　　· 利用神经网络的回归预测方法第11-12 页
　　　　· 利用神经网络的组合预测方法第12 页
　　　　· 利用神经网络确定ARMA模型的结构第12-13 页
　　　　· 利用神经网络的经济预警研究第13-14 页
　　· 小波分析理论及其应用第14-18 页
　　　　· 小波分析理论的发展和研究现状第15-17 页
　　　　· 小波分析理论应用概述第17-18 页
　　· 本文的安排及主要工作第18-21 页
第二章 经济预测的基本理论第21-29 页
　　· 经济预测的基本概念第21-22 页
　　　　· 经济预测的起源和发展第21 页
　　　　· 经济预测的概念第21-22 页
　　· 经济预测的基本原则第22-23 页
　　· 常用的预测方法分类第23-24 页
　　· 经济预测的准确度评价指标第24-29 页
第三章 神经网络与小波分析理论第29-54 页
　　· 神经网络的基本结构及其特征第29-31 页
　　　　· 神经网络的形式化描述第29-30 页
　　　　· 网络的信息处理能力第30-31 页
　　· 一般前馈网络及特点第31-39 页
　　　　· 多层感知器第31 页
　　　　· BP网络及局限性第31-35 页
　　　　· RBF网络及存在的问题第35-36 页
　　　　· 前向网络的映射作用第36-37 页
　　　　· 前馈神经网络的激活函数第37-39 页
　　· 小波分析基础第39-48 页
　　　　· 从Fourier分析到小波分析第39-42 页
　　　　· 小波与连续小波变换第42-44 页
　　　　· Hilbert空间的基与框架第44-46 页
　　　　· 离散小波变换与小波框架第46-48 页
　　· 多分辨分析与Mallat小波算法第48-54 页
　　　　· 多分辨分析第48-51 页
　　　　· Mallat算法第51-54 页
第四章 小波网络及其逼近问题第54-70 页
　　· 小波网络第54-58 页
　　　　· 小波网络的结构形式第54-57 页
　　　　· 小波网络的学习算法第57-58 页
　　· 小波网络的最佳逼近与全局逼近第58-68 页
　　　　· 小波网络的最佳逼近第58-63 页
　　　　· 小波网络的全局逼近与L2逼近第63-68 页
　　· 小波网络与常规神经网络的比较第68-70 页
第五章 连续参数小波网络及其在 非线性经济时间序列预测中的应用第70-88 页
　　· 连续参数小波网络第70-79 页
　　　　· 单输入连续参数小波网络第70-73 页
　　　　· 多输入连续参数小波网络第73-79 页
　　· 连续参数小波网络在非线性经济时间序列预测中的应用第79-87 页
　　　　· 传统的经济时间序列预测方法第79-82 页
　　　　· 经济时间序列连续参数小波网络预测模型第82-87 页
　　· 小结第87-88 页
第六章 正交小波网络及其应用第88-103 页
　　· 多维小波的多分辨分析理论第88-91 页
　　· 基于多分辨分析的正交小波网络第91-98 页
　　　　· 正交小波网络结构第91-93 页
　　　　· 分层、递阶学习算法第93-97 页
　　　　· 正交小波网络权重的确定第97-98 页
　　· 正交小波网络的应用第98-101 页
　　　　· 中国人口的发展与现状第98-99 页
　　　　· 基于正交小波网络的人口预测模型第99-101 页
　　· 小结第101-103 页
第七章 正交尺度小波网络及其在非线性经济预测中的应用第103-112 页
　　· 正交尺度小波网络及学习算法第103-106 页
　　· 正交尺度小波网络在非线性经济系统预测中的应用第106-111 页
　　　　· 基于神经网络的非线性系统建模第106-109 页
　　　　· 基于正交尺度小波网络的宏观经济预测建模第109-111 页
　　· 小结第111-112 页
第八章 分类小波网络及在证券市场中的应用第112-121 页
　　· 分类小波网络结构及学习算法第112-115 页
　　· 基于分类小波网络的证券市场预测第115-120 页
　　　　· 证券预测系统分析第115-117 页
　　　　· 预测模型的选择第117 页
　　　　· 基于分类小波网络的证券市场预测第117-120 页
　　· 小结第120-121 页
总结与展望第121-124 页
参考文献第124-133 页
发表论文和参加科研情况第133-134 页
致 谢第134 页

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