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数据挖掘技术在上证指数预测中的应用研究

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数据挖掘技术在上证指数预测中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-15页
  第一节 研究背景第10-11页
  第二节 论文研究意义第11-12页
  第三节 国内外研究现状及文献综述第12-13页
  第四节 论文框架结构第13-15页
第二章 数据挖掘第15-23页
  第一节 什么是数据挖掘第15-18页
  第二节 数据挖掘的功能第18-19页
  第三节 数据挖掘的功能特点及应用第19-20页
    一、数据挖掘的特点第19-20页
    二、挖掘技术的三大支柱第20页
  第四节 数据挖掘应用现状第20-21页
  第五节 数据挖掘中存在的问题第21-23页
第三章 上证指数预测第23-30页
  第一节 上证指数第23-26页
  第二节 上证指数预测方法概述第26-30页
    一、传统股票预测方法第26-28页
    二、现代股票预测方法第28-30页
第四章 数据挖掘理论模型介绍第30-47页
  第一节BP神经网络第30-33页
    一、神经网络简介第30-31页
    二、Sigmoid函数第31页
    三、建立模型第31-33页
  第二节 小波神经网络模型介绍第33-39页
    一、小波基函数第33-35页
    二、小波神经网络建立第35-38页
    三、训练过程第38-39页
  第三节 SVM模型介绍第39-47页
    一、VC维第39页
    二、SVM介绍第39-41页
    三、SVM回归分析第41-44页
    四、SVM计算工具第44-47页
第五章 指标概述分类第47-49页
  第一节 昨日最低指数第47页
  第二节 昨日最高指数第47页
  第三节 昨日开盘指数第47页
  第四节 前日收盘指数第47页
  第五节 昨日成交量第47-48页
  第六节 昨日成交额第48-49页
第六章 基于数据挖掘方法的实证分析第49-58页
  第一节 基于BP神经网络的实证分析第49-51页
    一、模型设计第49页
    二、实证结果第49-50页
    三、模型评估第50-51页
  第二节 基于小波神经网络模型实证分析第51-54页
    一、模型设计第51-52页
    二、实证结果第52-53页
    三、模型评估第53-54页
  第三节 基于SVM回归模型实证分析第54-56页
    一、模型设计第54页
    二、实证结果第54-55页
    三、模型评估第55-56页
  第四节 各种模型的比较研究第56-58页
第七章 总结、展望建议及不足第58-61页
  第一节 总结第58页
  第二节 研究展望建议第58-59页
  第三节 研究不足第59-61页
参考文献第61-64页
附录第64-81页
致谢第81页

本篇论文共81页,点击这进入下载页面
 
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