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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--改进的卷积神经网络在金融预测中的应用研究
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改进的卷积神经网络在金融预测中的应用研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第12-17页
    1.1 金融预测第12页
    1.2 研究背景及意义第12-13页
    1.3 金融预测研究综述第13-15页
        1.3.1 定性预测方法第13页
        1.3.2 定量预测方法第13页
        1.3.3 基于数据挖掘的预测方法第13-15页
    1.4 本文主要内容第15-17页
2 深度学习与支持向量机第17-34页
    2.1 人工神经网络第17-22页
        2.1.1 单个神经元第17-18页
        2.1.2 神经网络结构第18-19页
        2.1.3 BP网络第19-22页
    2.2 深度学习第22-28页
        2.2.1 深度置信网络第23-25页
        2.2.2 堆栈自编码网络第25-26页
        2.2.3 卷积神经网络第26-28页
    2.3 支持向量机第28-33页
        2.3.1 最优分类面第29-31页
        2.3.2 非线性映射第31-32页
        2.3.3 核函数第32-33页
        2.3.4 序列最小化算法第33页
    2.4 本章小结第33-34页
3 基于卷积神经网络的股票指数预测模型第34-61页
    3.1 基于CNN的股票指数预测模型第34-37页
        3.1.1 构建CNN股票指数预测模型第34-35页
        3.1.2 输入样本选择:滑动窗口技术第35-36页
        3.1.3 CNN模型结构参数关系第36页
        3.1.4 CNN模型算法实现第36-37页
    3.2 模型参数对预测结果的影响第37-51页
        3.2.1 数据预处理第37-38页
        3.2.2 卷积层和降采样层对预测结果的影响第38-41页
        3.2.3 卷积核大小对预测结果的影响第41-44页
        3.2.4 卷积核个数对预测结果的影响第44-47页
        3.2.5 输入样本长度对预测结果的影响第47-50页
        3.2.6 确立CNN股票指数预测模型第50-51页
    3.3 基于CNN-SVM的股票指数预测模型第51-55页
        3.3.1 构建CNN-SVM股票指数预测模型第51-52页
        3.3.2 SVM核函数第52-55页
    3.4 实证分析第55-57页
        3.4.1 数据说明第55-56页
        3.4.2 实验结果及分析第56-57页
    3.5 本章小结第57-61页
4 基于卷积神经网络的汇率预测模型第61-82页
    4.1 基于CNN的汇率预测模型第62页
    4.2 模型参数对预测结果的影响第62-74页
        4.2.1 卷积层和降采样层对预测结果的影响第63-65页
        4.2.2 卷积核大小对预测结果的影响第65-68页
        4.2.3 卷积核个数对预测结果的影响第68-70页
        4.2.4 输入样本长度对预测结果的影响第70-73页
        4.2.5 确立CNN汇率预测模型第73-74页
    4.3 基于CNN-SVM的汇率预测模型第74-81页
        4.3.1 构建CNN-SVM汇率预测模型第74页
        4.3.2 SVM核函数选取第74-77页
        4.3.3 实证分析第77-81页
    4.4 本章小结第81-82页
5 总结和展望第82-84页
    5.1 主要工作和创新点第82-83页
    5.2 展望第83-84页
参考文献第84-87页
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果第87-88页
致谢第88页

 
论文编号BS3381032,这篇论文共88
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