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基于Elman神经网络的黄金期货价格预测模型研究

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基于Elman神经网络的黄金期货价格预测模型研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4页
目录第5-8页
第一章 绪论第8-14页
    1.1 选题背景第8-9页
    1.2 国内外研究及水平第9-12页
        1.2.1 国外的研究现状第9-10页
        1.2.2 国内的研究现状第10-12页
    1.3 国内外学者将神经网络用于经济预测的原因第12页
    1.4 技术难点第12页
    1.5 本文的主要工作及结构安排第12-14页
第二章 神经网络的理论基础第14-22页
    2.1 BP 神经网络的基本模型第14-18页
        2.1.1 BP 神经网络综述第14页
        2.1.2 神经元的形式化描述第14-15页
        2.1.3 人工神经网络的神经元状态转移函数第15-16页
        2.1.4 神经网络的拓扑结构第16-17页
        2.1.5 BP 算法的基本思想第17-18页
        2.1.6 BP 神经网络算法的优点第18页
        2.1.7 BP 神经网络算法的缺点第18页
    2.2 针对 BP 神经网络不足的修正方案第18-19页
    2.3 Elman 神经网络的基本模型第19-20页
    2.4 本章小结第20-22页
第三章 影响我国黄金期货价格的因素第22-30页
    3.1 期货的概念第22页
    3.2 黄金期货的概念第22-24页
    3.3 影响期货价格的因素第24-25页
    3.4 影响黄金期货价格的因素第25-26页
    3.5 影响黄金期货价格的国内特有因素第26-27页
    3.6 最终选取的影响黄金期货价格的因素第27-29页
    3.7 本章小结第29-30页
第四章 基于 Elman 神经网络的黄金期货价格预测模型第30-39页
    4.1 对于影响黄金期货价格的因素的筛选第30-33页
        4.1.1 归一化处理第30-31页
        4.1.2 确定投影函数第31-32页
        4.1.3 影响黄金期货价格的变量定义第32页
        4.1.4 计算投影的最佳方向第32-33页
    4.2 基于 Elman 神经网络的黄金期货价格预测模型第33-37页
        4.2.1 输入数据的处理第33页
        4.2.2 Elman 神经网络预测模型的算法第33-37页
    4.3 Elman 神经网络具体结构第37-38页
    4.4 本章小结第38-39页
第五章 Elman 神经网络黄金期货价格预测模型的验证第39-43页
    5.1 模拟以及预测的结果第39页
    5.2 预测软件界面及运行实测捕获图第39-40页
    5.3 与 BP 神经网络预测黄金价格模型的实验结果比较第40-41页
    5.4 与基于模糊技术的期货价格预测模型的比较第41-42页
    5.5 本章小结第42-43页
第六章 结束语第41-45页
    6.1 工作总结第43页
    6.2 不足和改进第41-45页
参考文献第45-47页
致谢第47-48页
攻读学位期间发表的论文和项目第48

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