基于模糊深度学习网络算法的短期股价预测

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基于模糊深度学习网络算法的短期股价预测

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基于模糊深度学习网络算法的短期股价预测

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 课题研究的背景和意义	第9-10页
1.2 国内外在该方向的研究现状及分析	第10-12页
1.2.1 国外研究现状	第10-11页
1.2.2 国内研究现状	第11-12页
1.2.3 国内外文献综述的简析	第12页
1.3 主要研究内容	第12-14页
1.4 研究方案	第14-16页
第2章股票市场与模型构建相关理论基础	第16-32页
2.1 股票市场相关理论	第16-22页
2.1.1 中国股票市场发展与股价预测理论发展	第16-18页
2.1.2 短期股票预测的参数模型	第18-20页
2.1.3 短期股票市场高频数据研究	第20-21页
2.1.4 短期股票预测中神经网络模型的应用	第21-22页
2.2 模糊理论	第22-23页
2.3 神经网络	第23-31页
2.3.1 BP神经网络	第24-26页
2.3.2 玻尔兹曼机	第26-27页
2.3.3 受限玻尔兹曼机及常用算法	第27-30页
2.3.4 深度信念网络	第30-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第3章基于模糊深度学习网络算法的短期股价预测模型建立	第32-44页
3.1 数据准备	第32-35页
3.2 确定输入输出变量	第35-37页
3.3 网络结构设计	第37-38页
3.4 模型训练	第38-42页
3.5 预测方法设计	第42页
3.6 对比模型	第42页
3.7 本章小结	第42-44页
第4章股价预测模型实证分析	第44-54页
4.1 海信电器股票预测中DBN最优结构	第44-47页
4.2 模型对不同股票的实证效果分析	第47-49页
4.3 模型与BP神经网络预测效果比较分析	第49-52页
4.4 模型对不同时间的预测效果比较	第52-53页
4.5 本章小结	第53-54页
结论	第54-56页
参考文献	第56-60页
附录	第60-63页
致谢	第63页

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