自组织神经网络及其混合模型在时间序列预测上的应用

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自组织神经网络及其混合模型在时间序列预测上的应用

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自组织神经网络及其混合模型在时间序列预测上的应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-14页
· 时间序列概述	第8-10页
· 股票指数分析方法	第10-11页
· 神经网络概述	第11-12页
· 问题的提出及主要研究内容	第12-13页
· 论文的结构和安排	第13-14页
2 自组织神经网络在时间序列上的应用	第14-19页
· 自组织神经网络结构	第14-15页
· 自组织神经网络的学习算法	第15-18页
· 总结	第18-19页
3 BP神经网络在时间序列上的应用	第19-23页
· BP神经网络结构	第19-20页
· BP学习算法	第20-21页
· BP算法步骤	第21-22页
· BP神经网络的应用	第22页
· 总结	第22-23页
4 混合神经网络模型	第23-36页
· 差值加权平均预测	第23-27页
· 自组织回归模型	第27-31页
· SOMBP神经网络	第31-33页
· 邻域BP神经网络	第33-35页
· 总结	第35-36页
5 数值实验及结果分析	第36-54页
· 数据选取	第36-37页
· 基于BP神经网络的预测结果	第37-40页
· 基于自组织神经网络的实验结果	第40-45页
· 基于自组织自回归神经网络的实验结果	第45-47页
· 基于SOMBP混合神经网络的实验结果	第47-50页
· 基于聚类BP神经网络的实验结果	第50-52页
· 实验结果对比及分析	第52-54页
6 总结及建议	第54-55页
参考文献	第55-59页
致谢	第59-60页
攻读硕士学位期间主要研究成果	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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