简述神经网络基于BP神经网络的股票指数期货价格预测毕业生论文网

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论文导读：原理18-192.1.2 BP神经网络在价格预测中的适用性19-202.1.3 BP神经网络的学习历程20-222.1.4 BP算法Matlab实现的核心代码22-232.2 经验模态分解算法23-272.2.1 EMD策略介绍232.2.2 EMD算法的运用23-242.2.3 EMD算法的具体步骤24-262.3.4 EMD算法Matlab实现的核心代码26-27第三章 实验设计27-453.1 实验一 基于单一变量的BP神

摘要：股票指数期货市场是一个不稳定的、开放的、非线性动态变化的复杂系统。市场上期货合约价格的变动受金融、经济、政治、社会以及投资者心理等众多因素的影响,其变化历程具有非线性、混沌性、长期记忆性等特点。针对股指期货市场的一些特点,本论文基于历史数据,运用BP神经网络模型,对股指期货价格的变动走势进行探讨,对短期内股指期货的价格进行预测。本论文首先综述探讨了股指期货价格预测的多种策略,通过对不同策略的优劣性进行简要的比较浅析,确定了本论文选用BP神经网络对股指期货价格进行预测。其次,探讨了BP神经网络的基本结构、BP神经网络在金融市场预测中的适应性以及BP神经网络的算法和运Matlab工具对BP算法的实现等内容。第三,采取实验的策略,确定了BP神经网络的结构,即多输入单输出、单一隐含层多节点的BP神经网络结构,为更好地达到预测精度,本论文设计了三组预测实验：利用单一因素(收盘价格)运用BP神经网络对价格走势进行预测；采取多因素(收盘价、交易量等因素)利用BP神经网络对价格走势进行预测;运用经验模态分解算法(EMD)与BP神经网络相结合的策略构建股指期货价格预测模型,对价格走势进行预测。大量重复可控实验的结果表明,运用BP神经网络模型可以对股指期货合约短期内的价格进行较高精度的预测,这证明了本论文所采取的探讨策略和所设立的模型是实用并且有效的。通过实验结果还可以得到：将EMD算法与BP神经网络相结合可以实现更高精度的价格预测结果。 关键词：BP神经网络论文 EMD算法论文 股指期货论文 价格预测论文
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摘要2-3

Abstract3-6

第一章 绪论6-18

1.1 选题背景6-11

1.1.1 股指期货的产生及进展6-7

1.1.2 股票指数期货的投资优势及其功能7-9

1.1.3 股票指数期货市场常用的预测策略9-11

1.2 股指期货价格预测的国内外近况11-16

1.2.1 国外探讨近况11-14

1.2.2 国内探讨近况14-16

1.3 本论文探讨内容与写作框架16-17

1.3.1 探讨内容16

1.3.2 写作框架16-17

1.4 本论文的探讨策略与探讨作用17-18

1.4.1 探讨策略17

1.4.2 探讨作用17-18

第二章 BP神经网络与EMD算法18-27

2.1 BP神经网络介绍18-23

2.1.1 神经网络的基本原理18-19

2.1.2 BP神经网络在价格预测中的适用性19-20

2.1.3 BP神经网络的学习历程20-22

2.1.4 BP算法Matlab实现的核心代码22-23

2.2 经验模态分解算法23-27

2.2.1 EMD策略介绍23

2.2.2 EMD算法的运用23-24

2.2.3 EMD算法的具体步骤24-26

2.3.4 EMD算法Matlab实现的核心代码26-27

第三章 实验设计27-45

3.1 实验一 基于单一变量的BP神经网络的价格预测27-35

3.1.1 实验参数的确定27-28

3.1.2 BP神经网络模型的构建28-32

3.1.3 利用模型对价格进行预测32-35

3.2 实验二 基于多因素的BP神经网络价格预测35-39

3.2.1 BP神经网络模型构建35-36

3.2.2 利用模型对价格预测36-39

3.3 实验三 基于EMD与BP神经网络价格预测39-44

3.3.1 EMD算法处理39-40

3.3.2 BP神经网络模型构建40-41

3.3.3 利用模型对价格预测41-44

3.4 本章小结44-45

第四章 结论浅析45-48

4.1 本论文探讨成果45

4.2 本论文革新之处45-46

4.3 本论文改善倡议46

4.4 本论文工作展望46-48

参考文献48-50

攻读学位期间的探讨成果50-51

致谢51-52

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