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基于HMM-ANN混合模型的证券时间序列预测模型的研究与应用
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基于HMM-ANN混合模型的证券时间序列预测模型的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
　　· 研究背景及意义第10-11页
　　　　· 研究背景第10页
　　　　· 目的及意义第10-11页
　　· 研究现状综述第11-13页
　　· 研究内容及技术路线第13-15页
　　· 研究方法及论文结构第15-18页
第二章 HM_ANN混合模型预备理论第18-36页
　　· 马尔可夫模型第18-20页
　　　　· Markov过程第18页
　　　　· 离散马尔可夫链第18-20页
　　　　· 连续马尔可夫链第20页
　　· 隐马尔可夫模型(HMM)第20-29页
　　　　· 离散隐马尔可夫模型第21-25页
　　　　　　· 模型描述第23-25页
　　　　　　· 模型训练第25页
　　　　　　· 模型局限性第25页
　　　　· 连续隐马尔可夫模型第25-29页
　　　　　　· 模型描述第26页
　　　　　　· 模型训练第26-27页
　　　　　　· 模型改进第27-29页
　　· 人工神经网络第29-31页
　　　　· BP神经网络模型第30页
　　　　· 性能指标第30-31页
　　· 遗传算法第31-34页
　　　　· 遗传算法的基本结构第31-33页
　　　　　　· 选择第32页
　　　　　　· 交叉第32-33页
　　　　　　· 变异第33页
　　　　· 遗传算法的基本流程第33-34页
　　· 本章小结第34-36页
第三章 HMM_ANN混合模型第36-48页
　　· HMM聚类第36-42页
　　　　· 聚类第36-40页
　　　　　　· 聚类分析第36页
　　　　　　· HMM聚类分析第36-40页
　　　　· 聚类评价第40-42页
　　　　　　· 纵向比较第40-41页
　　　　　　· 横向比较第41-42页
　　· 贝叶斯正则化BP神经网络模型(BRBP)第42-44页
　　　　· 正则化第42-43页
　　　　· 贝叶斯正则化第43-44页
　　· GA-BRBP模型第44-45页
　　· GA-BRBP-HMM组合模型第45-46页
　　· 本章小结第46-48页
第四章 HMM_ANN混合模型的实现与应用第48-56页
　　· 建模思想第48页
　　· 证券时间序列的混合模型算法第48-53页
　　　　· 基本流程第49页
　　　　· BRBP模型算法第49-51页
　　　　· GA-BRBP模型算法第51-52页
　　　　· GA-BRBP-HMM组合模型算法第52-53页
　　· 实例分析第53-55页
　　· 本章小结第55-56页
第五章 HM ANN混合模型的分析与评价第56-64页
　　· 纵向比较第56-59页
　　　　· 每股收益指数的预测分析第56-57页
　　　　· 涨跌比率的预测分析第57-58页
　　　　· 换手率的预测分析第58-59页
　　· 横向比较第59-63页
　　　　· 与滑动平均算法预测的比较分析第60-61页
　　　　· 与BP神经网络预测模型的比较分析第61-62页
　　　　· 与支持向量机模型预测的比较分析第62-63页
　　· 本章小结第63-64页
第六章 结束语第64-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-72页
附录 攻读硕士学位期间的研究成果第72 页

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