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基于GA-ANFIS的股指预测研究
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基于GA-ANFIS的股指预测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-19页
　　1.1 研究背景与问题提出第8-9页
　　1.2 研究目的和意义第9-10页
　　1.3 国内外研究现状第10-16页
　　　　1.3.1 国外研究现状第10-14页
　　　　1.3.2 国内研究现状第14-16页
　　　　1.3.3 国内外研究现状评述第16页
　　1.4 研究内容和研究方法第16-19页
　　　　1.4.1 研究内容第16-17页
　　　　1.4.2 研究方法第17-19页
第2章 相关理论基础第19-29页
　　2.1 神经网络原理第19-24页
　　　　2.1.1 神经网络概述第19-20页
　　　　2.1.2 神经网络学习过程第20-21页
　　　　2.1.3 神经网络的基本特征及模型分类第21-22页
　　　　2.1.4 神经网络学习算法第22-24页
　　2.2 模糊控制原理第24-28页
　　　　2.2.1 模糊化第24-25页
　　　　2.2.2 模糊规则第25-27页
　　　　2.2.3 模糊推理第27页
　　　　2.2.4 清晰化第27-28页
　　　　2.2.5 模糊控制器的设计第28页
　　2.3 本章小结第28-29页
第3章 模型构建与研究设计第29-42页
　　3.1 模糊控制与神经网络的结合第29-30页
　　3.2 ANFIS模糊神经网络第30-32页
　　　　3.2.1 ANFIS网络结构第30-32页
　　　　3.2.2 ANFIS的预测步骤第32页
　　3.3 数据选取第32-33页
　　　　3.3.1 样本选取第32-33页
　　　　3.3.2 初始变量选取第33页
　　3.4 数据处理第33-35页
　　　　3.4.1 输入变量优化组合第33-35页
　　　　3.4.2 数据的归一化第35页
　　3.5 网络生成第35-37页
　　　　3.5.1 传统划分法第35-36页
　　　　3.5.2 减法聚类法第36-37页
　　3.6 模型优化第37-40页
　　　　3.6.1 遗传算法第38页
　　　　3.6.2 基于GA的参数优化第38-40页
　　3.7 组合模型设计第40-41页
　　3.8 本章小结第41-42页
第4章 实证分析第42-55页
　　4.1 数据处理第42-44页
　　　　4.1.1 数据选取第42页
　　　　4.1.2 主成分分析第42-44页
　　4.2 GA-ANFIS模型实证分析第44-47页
　　4.3 GA-ANFIS模型与BP模型比较研究第47-50页
　　　　4.3.1 BP神经网络第47页
　　　　4.3.2 BP模型实证分析第47-50页
　　　　4.3.3 预测效果对比分析第50页
　　4.4 GA-ANFIS模型与时间序列模型比较研究第50-53页
　　　　4.4.1 时间序列模型第51-52页
　　　　4.4.2 平稳性检验第52页
　　　　4.4.3 时间序列模型的识别第52页
　　　　4.4.4 时间序列模型的检验第52-53页
　　　　4.4.5 预测效果对比分析第53页
　　4.5 本章小结第53-55页
结论第55-56页
参考文献第56-62页
致谢第62页

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