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小波支持向量机理论及其在股指预测中的应用

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小波支持向量机理论及其在股指预测中的应用
论文目录
 
中文摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-8页
· 前言第8-15页
  · 支持向量机理论及其研究现状第8-13页
    · 支持向量机的特色第8-9页
    · 支持向量机的研究现状第9-12页
    · 多变量支持向量机的研究意义第12-13页
  · 研究思路及章节安排第13-15页
    · 研究思路与方法第13页
    · 章节安排第13-14页
    · 论文贡献第14-15页
· 支持向量机基本原理第15-26页
  · 统计学习理论简介第15-16页
  · 结构风险最小化原则第16-17页
  · 支持向量机基本理论第17-26页
    · 支持向量机的标准形式第18-19页
    · 支持向量核函数第19-20页
    · 支持向量机分类算法第20-22页
    · 支持向量机预测算法第22-23页
    · 时间序列支持向量机预测模型第23-26页
· 小波支持向量机研究第26-35页
  · 小波核函数构造第26-27页
  · 支持向量机预测模型的评价指标第27-28页
  · 基于遗传算法的参数优化方法第28-30页
    · 遗传算法的背景第28页
    · 遗传算法的流程第28-29页
    · 遗传算法的应用第29-30页
  · 小波SVM预测仿真实验第30-35页
· 多变量预测方法研究第35-38页
  · 多元回归分析方法第35-36页
  · 多变量时间序列预测方法第36-38页
· 多变量小波支持向量机预测方法第38-45页
  · 单变量支持向量机预测方法第38-40页
  · 单输出多变量小波支持向量机预测方法第40-41页
  · 多输出多变量小波支持向量机预测方法第41-43页
  · 仿真分析第43-45页
· 多变量小波SVM在股指预测中的应用第45-50页
  · 对上证指数的预测第45-49页
    · 数据准备第46页
    · 模型预测第46-49页
  · 实验结果分析第49-50页
· 结论与展望第50-51页
参考文献第51-54页
致谢第54-55页
在读期间科研成果第55 页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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