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基于模糊神经网络的时间序列预测模型
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基于模糊神经网络的时间序列预测模型
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-9 页
1 引言第9-13 页
　　· 课题的提出及背景第9-10 页
　　· 研究现状第10 页
　　· 模糊神经网络发展概述第10-11 页
　　· 主要工作和安排第11-12 页
　　· 文章结构第12-13 页
2 时间序列模型第13-20 页
　　· 引言第13 页
　　· 时间序列的几个基本概念第13-15 页
　　　　· 平稳性第13 页
　　　　· 相关系数和自相关函数第13-14 页
　　　　· 白噪声与线性时间序列第14-15 页
　　· 随机模型及其预报第15-20 页
　　　　· 线性平稳模型第15-17 页
　　　　· 线性非平稳模型第17-18 页
　　　　· 经典时间序列建模的一般步骤第18 页
　　　　· 自回归条件异方差ARCH模型第18-20 页
3 模糊神经网络理论第20-24 页
　　· 引言第20 页
　　· 模糊系统的Takagi ? sugeno模型第20-24 页
　　　　· 系统结构第21-22 页
　　　　· 学习算法第22-24 页
4 基于模糊神经网络与SARIMA 结合的时间序列预测模型第24-29 页
　　· 引言第24 页
　　· 混合模型第24 页
　　· 实验第24-28 页
　　　　· 数据及预处理第24-25 页
　　　　· 建立模型第25 页
　　　　· 参数选择第25-26 页
　　　　· 评价标准第26-27 页
　　　　· 实验结果及分析第27-28 页
　　· 本章小结第28-29 页
5 基于模糊神经网络的金融时间序列预测模型第29-35 页
　　· 引言第29 页
　　· ARCH模型第29-30 页
　　　　· ARCH效应检验第29-30 页
　　　　· ARCH模型的参数估计第30 页
　　　　· ARCH模型的预测第30 页
　　· GARCH模型第30-31 页
　　· 混合模型第31 页
　　· 实验第31-34 页
　　　　· 数据及预处理第31-32 页
　　　　· 建立模型第32 页
　　　　· 参数选择第32-33 页
　　　　· 实验结果及分析第33-34 页
　　· 本章小结第34-35 页
6 结论与展望第35-37 页
　　· 结论第35 页
　　· 展望第35-37 页
参考文献第37-39 页
致谢第39-40 页
附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文第40 页

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