基于相空间重构与卡尔曼滤波计算组合的汇率时间序列预测

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基于相空间重构与卡尔曼滤波计算组合的汇率时间序列预测

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基于相空间重构与卡尔曼滤波计算组合的汇率时间序列预测

论文目录
摘要	第1-5 页
ABSTRACT	第5-10 页
第一章绪论	第10-19 页
· 课题研究的目的和意义	第10-12 页
· 课题研究的目的	第10-11 页
· 课题研究的意义	第11-12 页
· 国内外相关研究成果综述	第12-16 页
· 汇率预测技术综述	第12-13 页
· 神经网络预测模型研究现状	第13-14 页
· 相空间重构的汇率预测研究	第14-15 页
· 卡尔曼预测的研究状况	第15 页
· 研究现状综合评述	第15-16 页
· 本文主要研究内容和技术路线	第16-17 页
· 本文研究内容和技术路线	第16-17 页
· 本文的创新之处	第17-19 页
第二章相空间重构和卡尔曼滤波的理论基础	第19-33 页
· 相空间重构	第19-25 页
· 混沌	第19-21 页
· 相空间重构方法	第21-25 页
· 卡尔曼滤波	第25-32 页
· 卡尔曼滤波的基本思想	第25-26 页
· 卡尔曼滤波方法的推导过程	第26-30 页
· 卡尔曼变量和参数小结	第30 页
· 基于单步预测的卡尔曼滤波器小结	第30-32 页
· 本章小结	第32-33 页
第三章基于相空间重构与卡尔曼滤波的预测模型	第33-42 页
· 汇率样本数据的选取	第33-35 页
· 对汇率时间序列进行相空间重构	第35-37 页
· 参数确定方法的评价	第35 页
· 确定最优时延τ和最佳嵌入维数m的具体步骤（微熵率法）	第35-37 页
· 基于相空间重构与卡尔曼滤波的汇率预测	第37-41 页
· 本章小结	第41-42 页
第四章汇率预测模型的对比分析	第42-52 页
· 神经网络预测	第42-47 页
· 神经网络和遗传算法	第42-43 页
· 遗传神经网络模型	第43-45 页
· BP 神经网络对即时汇率数据的预测	第45 页
· 遗传神经网络模型对日数据和周数据的预测	第45-47 页
· 两种预测模型的结果比较	第47-50 页
· 预测指标选择	第47 页
· 预测模型结果比较	第47-50 页
· 在线预测过程	第50-51 页
· 本章小结	第51-52 页
第五章汇率信息服务与预测系统的设计与实现	第52-60 页
· 系统设计	第52-57 页
· 总体框架	第52 页
· 汇率报盘子系统	第52 页
· 汇率换算子系统	第52-53 页
· 动态曲线生成子系统	第53-54 页
· 汇率预测子系统	第54 页
·N ET 技术和系统实现方案	第54 页
· .NET 框架体系结构	第54-55 页
· 系统的实现方案	第55-57 页
· 典型页面示例	第57-59 页
· 本章小结	第59-60 页
第六章全文总结与展望	第60-62 页
· 科研工作总结	第60 页
· 展望	第60-62 页
参考文献	第62-65 页
攻读硕士研究生期间完成的论文	第65-66 页
致谢	第66-67 页
附录	第67-68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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