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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本專著由北京電子科技職業(yè)學(xué)院王冬琳和孔祥銘完成，其內(nèi)容是作者對(duì)近年來(lái)的科研成果的歸納和總結(jié)，主要利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、**熵和Copula方法對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。全書共分六章，第一章為介紹了國(guó)內(nèi)外股票預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀和進(jìn)展，股票預(yù)測(cè)研究的背景及研究思路；第二章介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用；第三章介紹了基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用；第四章介紹了基于小波分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用；第五章研究了**熵方法，并將其應(yīng)用于股票預(yù)測(cè)；第六章研究了**熵-Copula方法，并將其應(yīng)用于股票預(yù)測(cè)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《股票預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與隨機(jī)方法》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第一章緒論
1.1 研究背景
1.2 研究現(xiàn)狀及文獻(xiàn)綜述
1.3 研究思路及框架
第二章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
2.1 引言
2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
2.4 本章小結(jié)
第三章基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
3.1 引言
3.2 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的構(gòu)建
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
3.4 與傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法比較分析
3.5 本章小結(jié)
第四章基于小波分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
4.1 引言
4.2 基于小波分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的構(gòu)建
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
4.4 本章小結(jié)
第五章最大熵方法及其在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
5.1 引言
5.2 最大熵方法的構(gòu)建
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
5.4 本章小結(jié)
第六章基于最大熵-Copula方法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在股票預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
6.1 引言
6.2 最大熵-Copula方法
6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
6.4 本章小結(jié)