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粒子群优化的支持向量机在股票预测中的研究与应用

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粒子群优化的支持向量机在股票预测中的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-10页
CONTENTS第10-13页
第一章 绪论第13-19页
  · 课题背景第13-16页
    · 股票预测的发展第13-14页
    · 股票预测的困难性和可行性第14-16页
  · 研究现状第16-17页
    · 基于确定性分析的预测第16页
    · 基于时间序列分析的预测第16页
    · 基于统计机器学习的预测第16-17页
  · 论文主要工作第17页
  · 论文结构简介第17-19页
第二章 基于支持向量机的预测理论第19-33页
  · 支持向量机概述第19-26页
    · 支持向量机原理第19-23页
    · VC维第23-24页
    · 结构风险最小化准则第24-26页
  · 两种常用的支持向量机第26-28页
    · υ-SVM第27页
    · LS-SVM第27-28页
  · 核函数及其构造第28-32页
    · 核函数概念第28-29页
    · 金融时序核函数构造第29-32页
  · 本章小结第32-33页
第三章 基于改进粒子群算法的参数优化第33-50页
  · 使用粒子群优化的必要性第33-34页
  · 标准粒子群算法第34-40页
    · 算法原理第34-38页
    · 收敛性分析第38-40页
  · 生物启发式粒子群算法第40-45页
    · 算法模型第40-42页
    · 测试分析第42-45页
  · 边界缩放变异策略第45-49页
    · 粒子越界问题第45-47页
    · 边界变异第47-49页
  · 本章小结第49-50页
第四章 PSO-SVM预测模型构造第50-64页
  · 算法总体结构第50-52页
  · 股票指标选择第52-56页
    · 平滑异同移动平均线第53-54页
    · 随机指标第54-55页
    · 相对强弱指标第55页
    · 乖离率第55-56页
  · 训练算法设计第56-62页
    · 原始数据样本化第56-57页
    · K均值聚类第57-61页
    · 支持向量机训练第61-62页
  · 预测算法设计第62-63页
    · 最近邻分类第62-63页
    · 支持向量机分类第63页
  · 本章小结第63-64页
第五章 实验设计与结果分析第64-73页
  · 实验平台描述第64页
  · 软件系统设计第64-66页
    · 数据预处理模块设计第64-65页
    · 数据分析模块设计第65-66页
    · 数据展示模块设计第66页
  · 实验结果分析第66-72页
    · 样本时间间隔分析第67-68页
    · 样本选取分析第68-69页
    · 粒子群优化效果分析第69页
    · 聚类数量分析第69-70页
    · 总体结果分析第70-72页
  · 本章小结第72-73页
总结第73-75页
参考文献第75-79页
攻读学位期间发表的论文第79-81页
致谢第81页

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