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小波分析和神经网络在股指预测中的应用研究

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小波分析和神经网络在股指预测中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-16页
  · 研究背景第7-8页
  · 研究的意义和目的第8页
  · 中国股票市场的研究现状及存在问题第8-14页
    · 基本面分析第9-10页
    · 技术分析法第10-12页
    · 目前股票市场预测中存在的问题第12-13页
    · 人工神经网络在股市预测中的应用第13-14页
  · 研究内容第14-15页
  · 研究方法和技术路线第15-16页
    · 研究方法第15页
    · 技术路线第15-16页
第二章 小波分析基本理论第16-28页
  · 小波理论的发展概述第16-17页
  · 从傅立叶变换到小波变换第17-20页
    · 傅立叶变换第17-18页
    · 小波变换的由来和作用第18-19页
    · 小波变换与傅立叶变换的比较第19-20页
  · 多分辨率小波分析第20-25页
    · 多分辨率的概念第20-24页
    · 基于多分辨率小波的信号分解与重构第24-25页
  · 小波变换用于信号降噪的原理第25-28页
    · 噪声在小波分解下的特性第26-28页
第三章 神经网络理论概述第28-40页
  · 人工神经网络概念及研究简史第28-30页
    · 人工神经网络概念第28页
    · 人工神经网络研究简史第28-30页
  · 神经元模型及神经网络分类第30-33页
    · 神经元模型第30-31页
    · 神经网络的分类第31-33页
  · 反向传播神经网络第33-36页
    · BP网络模型与结构第33-35页
    · BP学习规则第35-36页
  · 径向基函数神经网络第36-40页
    · 径向基网络结构第37-38页
    · RBF网络的学习算法第38页
    · RBF与BP在股票预测中的比较第38-40页
第四章 小波降噪在股指预测中的应用第40-44页
  · 数据的归一化处理第40页
  · 数据的小波降噪第40-44页
    · 小波降噪的步骤和方法第40-41页
    · 小波降噪结果第41-44页
第五章 基于神经网络的股指预测第44-51页
  · 基于BP神经网络的股指预测第44-48页
    · BP神经网络对深成指的预测第45-47页
    · BP神经网络对沪成指的预测第47-48页
    · BP神经网络预测的缺陷第48页
  · 基于RBF神经网络的股指预测第48-49页
    · RBF神经网络对深成指的预测第49页
    · RBF神经网络对沪成指的预测第49页
  · BP网络与RBF网络预测结果比较分析第49-51页
第六章 结论第51-53页
附表第53-61页
参考文献第61-64页
发表论文和科研情况说明第64-65页
致谢第65 页

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