基于知识挖掘和RBF+AFSA的股指预测的实证分析

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基于知识挖掘和RBF+AFSA的股指预测的实证分析

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基于知识挖掘和RBF+AFSA的股指预测的实证分析

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-14页
· 研究背景及意义	第9页
· 国内外研究现状	第9-12页
· 神经网络模型及其优化研究	第9-11页
· 数据挖掘与知识挖掘研究	第11-12页
· 论文研究内容	第12-13页
· 论文创新点	第13-14页
第2章神经网络预测理论及实证分析	第14-19页
· 人工神经网络模型	第14-16页
· BP神经网络	第14-15页
· RBF神经网络	第15-16页
· BP网络与RBF网络的实证比较	第16-18页
· 神经网络的局限性	第18页
· 本章小结	第18-19页
第3章 RBF神经网络的优化—智能算法	第19-27页
· 智能算法	第19页
· 遗传算法	第19-20页
· 遗传算法的概述	第19页
· 遗传算法的基本步骤	第19-20页
· 遗传算法的特点	第20页
· 遗传算法的对神经网络的优化	第20页
· 群体智能算法	第20-24页
· 粒子群算法	第21-22页
· 人工鱼群算法	第22-24页
· 蚁群算法	第24页
· 利用智能算法对RBF神经网络进行优化的应用实例	第24-26页
· 本章小结	第26-27页
第4章数据因素代入RBF+AFSA—数据挖掘	第27-35页
· 数据挖掘概述	第27-28页
· 数据挖掘分类	第27-28页
· 数据挖掘的功能	第28页
· 数据挖掘的过程	第28页
· 利用数据挖掘技术引入数据因素之后的预测实证	第28-34页
· 影响股指的数据因素——技术指标因素	第28-30页
· 数据挖掘实证分析	第30-34页
· 本章小结	第34-35页
第5章文本因素代入RBF+AFSA—知识挖掘	第35-45页
· 知识挖掘概述	第35-37页
· 知识挖掘的流程	第35页
· 知识挖掘的方法	第35-37页
· 利用知识挖掘对上证综指进行预测的实证分析	第37-44页
· 宏观经济因素	第37-38页
· 心理因素	第38页
· 文本因素的相关性分析	第38-40页
· 知识挖掘实证分析	第40-44页
· 本章小结	第44-45页
第6章结论与展望	第45-46页
· 结论	第45页
· 研究不足与展望	第45-46页
参考文献	第46-49页
攻读硕士学位期间发表的论文	第49-50页
致谢	第50页

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