基于小波分析和GA-SVR模型的股指期货价格预测方法研究

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基于小波分析和GA-SVR模型的股指期货价格预测方法研究

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基于小波分析和GA-SVR模型的股指期货价格预测方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-19页
· 研究背景与意义	第10-11页
· 文献综述	第11-16页
· 国内外对股指期货价格预测的研究	第11-14页
· 国内外对时间序列预测方法的研究	第14-16页
· 研究思路及框架	第16-19页
第二章股指期货价格预测研究的理论基础	第19-39页
· 股指期货的特征	第19-21页
· 小波分析理论基础	第21-29页
· 小波函数的理论基础	第21-23页
· 小波变换	第23-25页
· 多分辨率分析	第25-26页
· Mallat 算法	第26-28页
· 小波包分析	第28-29页
· 支持向量回归 SVR 理论基础	第29-37页
· 统计学习理论基础	第29-32页
· 支持向量机（SVM）及其核函数介绍	第32-35页
· 支持向量回归（SVR）原理	第35页
· 线性支持向量机回归	第35-36页
· 非线性支持向量机回归	第36-37页
· 本章小结	第37-39页
第三章基于遗传算法的 SVR 优化理论	第39-51页
· 支持向量机回归的参数选择问题	第39-41页
· 支持向量机回归的参数选择方法	第41-44页
· 遗传算法基本理论和算法流程	第44-50页
· 遗传算法基本原理	第44-45页
· 遗传算法结构分析与设计	第45-50页
· 本章小结	第50-51页
第四章基于遗传算法的 SVR 优化模型	第51-59页
· 基于遗传算法的支持向量回归模型的构建	第51-56页
· 选择编码方式	第51-52页
· 确定搜索范围	第52-53页
· 设计适应度函数	第53-54页
· 进行遗传操作	第54-55页
· 遗传算法参数设定	第55-56页
· 评价指标的选择	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
第五章应用研究	第59-71页
· 数据准备与小波分析	第59-62页
· 数据说明及预处理	第59页
· 小波分解	第59-60页
· 小波除噪	第60-61页
· 小波重构	第61-62页
· 基于 SVR 的股指期货日收盘价时间序列的预测实证	第62-70页
· 基于单纯SVR 模型的股指期货日收盘价时间序列预测	第62-64页
· GA-SVR 模型的性能评价	第64-70页
· 本章小结	第70-71页
结论	第71-73页
参考文献	第73-78页
附录	第78-83页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第83-84页
致谢	第84-85页
附件	第85页

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