基于小波分析和AGA-SVR模型的股指预测方法研究

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基于小波分析和AGA-SVR模型的股指预测方法研究

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基于小波分析和AGA-SVR模型的股指预测方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
· 研究背景意义	第10-11页
· 国内外研究的现状	第11-15页
· 国内外对股指预测的研究	第11-14页
· 国内外对于时间序列预测方法的研究	第14-15页
· 研究内容	第15-17页
第2章股指预测的特点及理论基础	第17-31页
· 股指波动的特征及影响因素	第17-18页
· 小波技术分析的相关理论基础	第18页
· 小波分析理论	第18-23页
· 连续小波变换	第18-19页
· 离散小波变换	第19页
· 多分辨分析	第19-20页
· Mallat 算法	第20-22页
· 小波分析技术去噪过程	第22-23页
· 支持向量机及支持向量回归机理论与基础	第23-27页
· 支持向量机理论与基础	第23-24页
· 支持向量机及其核函数	第24-26页
· 支持向量回归原理	第26-27页
· 智能化算法	第27-29页
· 粒子群算法	第27页
· 遗传算法	第27-29页
· 遗传算法的实现分析	第29-30页
· 遗传编码方式	第29页
· 适应度函数	第29页
· 遗传算子	第29-30页
· 本章小结	第30-31页
第3章基于 AGA-SVR 优化及模型建立	第31-39页
· AGA-SVR 关于参数选择算法研究	第31-33页
· 随核函数的选择而引入的参数	第31页
· 参数ε的选择问题	第31-32页
· 对于惩罚因子 C 的选择	第32-33页
· SVR 参数选择方法	第33页
· 自适应遗传算法分析	第33页
· 自适应遗传算法	第33页
· 自适应种群	第33页
· 自适应选择	第33页
· 自适应交叉	第33页
· 自适应变异	第33页
· 建立基于自适应遗传算法的支持向量机（AGA-SVR）模型	第33-36页
· 对于编码的选择	第34-35页
· 确定参数的搜索范围	第35-36页
· 适应度函数的设定	第36页
· 自适应遗传算法的交叉概率和变异概率	第36页
· 评价方法	第36-38页
· 交叉验证	第37页
· 均方根误差	第37-38页
· 决定系数	第38页
· 本章小结	第38-39页
第4章实证分析	第39-46页
· 数据挖掘过程	第39-40页
· 数据的准备	第39页
· 小波分析相关应用	第39-40页
· 基于自适应遗传支持向量机股指预测模型	第40-41页
· 基于小波数据挖掘的自适应遗传支持向量机模型	第41-42页
· 小波-AGA-SVR 模型分析及其与其他预测模型的比较	第42-45页
· 本章小结	第45-46页
总结	第46-47页
参考文献	第47-50页
附录	第50-55页
致谢	第55-56页
附件	第56 页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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