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基于模糊时间序列近似匹配的股票指数预测方法
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究现状及发展趋势第10-13页
    1.3 论文的主要研究工作第13-15页
第2章 经典模糊时间序列模型第15-21页
    2.1 模糊集理论概述第15-16页
    2.2 经典模糊时间序列模型第16-19页
    2.3 实验数据选取和预处理第19-21页
第3章 模糊区间划分第21-37页
    3.1 利用自动聚类法进行区间划分第21-25页
        3.1.1 自动聚类法算法综述第21-23页
        3.1.2 实验结果与分析第23-25页
    3.2 利用k-means的方法进行区间划分第25-31页
        3.2.1 k-means算法综述第25-29页
        3.2.2 实验结果与分析第29-31页
    3.3 利用FCM算法进行区间划分第31-37页
        3.3.1 FCM算法综述第31-34页
        3.3.2 实验结果与分析第34-37页
第4章 模糊规则建立及预测第37-51页
    4.1 关系矩阵法第37-43页
        4.1.1 关系矩阵法算法综述第37-39页
        4.1.2 实验结果与分析第39-43页
    4.2 基于模式匹配的模糊预测算法第43-51页
        4.2.1 模式匹配算法综述第44-45页
        4.2.2 基于最长公共子列算法(LCSS)的模糊规则第45-47页
        4.2.3 基于近似匹配算法的模糊规则第47-49页
        4.2.4 实验结果与分析第49-51页
第5章 应用结果综合评估第51-55页
    5.1 三种区间划分方式的优劣比较第51-53页
    5.2 两种模糊规则构建方式的优劣比较第53-54页
    5.3 小结第54-55页
第6章 总结与展望第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61页

 
 
论文编号BS4097485,这篇论文共61
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