基于优化BP神经网络和粒计算的股指预测研究

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基于优化BP神经网络和粒计算的股指预测研究

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基于优化BP神经网络和粒计算的股指预测研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第一章绪论	第10-19页
· 研究的背景和意义	第10-11页
· 本文的逻辑线索	第11页
· 文献综述	第11-16页
· 股价预测研究和神经网络	第11-14页
· 粒计算	第14-16页
· 研究的内容与结构	第16-17页
· 本文的创新点	第17-19页
第二章基于BP神经网络股指预测研究	第19-39页
· 神经网络及其相关基础知识	第19-25页
· 机器学习	第19页
· 人工神经网络概述	第19-20页
· 神经网络的基本原理	第20-24页
· 多层感知器	第24-25页
· BP学习算法	第25-33页
· BP学习过程	第25-31页
· BP算法步骤	第31-33页
· 实例分析	第33-39页
第三章基于遗传算法优化BP神经网络的股指预测研究	第39-49页
· 遗传算法的基础知识	第39-40页
· 遗传算法的基本步骤	第40-44页
· 遗传算法优化BP神经网络	第44页
· 实例分析	第44-49页
第四章结合优化神经网络和粒计算的股指预测研究	第49-64页
· 粒计算概述	第49-50页
· 什么是粒计算	第49页
· 面向人的粒计算以及面向机器的粒计算	第49-50页
· 科学研究与粒计算	第50页
· 信息粒化	第50-51页
· 模糊信息粒化	第51-53页
· 模糊信息粒化模型	第53-56页
· WItold Pedrycz模糊粒化的方法	第56-58页
· 实例分析	第58-62页
· 和周K线图比较	第62-64页
第五章总结与展望	第64-66页
· 总结	第64-65页
· 展望	第65-66页
致谢	第66-67页
参考文献	第67-69页
攻读硕士学位期间发表论文和参与的项目	第69-70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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