1. 毕业设计（论文）的内容和要求

伴随着我国经济的高速发展和广大投资者日益旺盛的需求，股票投资已经成为一种常见的投资手段，而股票价格预测也逐渐成为广大投资者关心和研究的重点问题。

股票价格的波动是一个高度复杂化的非线性动态系统，其本身具有诸如大规模数据、噪声、模糊非线性等特点。

针对这些特点本文在深入分析股票市场实际预测中所面临的关键问题和比较各种已有的股票预测方法的基础上，探讨运用神经网络这一人工智能工具，研究基于历史数据分析的股票预测模型。

2. 参考文献

[1]潘春华，常敏,武港山.面向Web的信息收集工具的设计与开发[J].计算机应 [2]古小雄.数字通信世界[J].广东省计算技术应用研究所.2017(10) [3]吴黎兵,柯亚林,何炎祥,刘楠.分布式网络爬虫的设计与实现[J].计算机应用与软件. 2011(11) [4]陈金佑.股票行情分析系统的设计与实现[D].华南理工大学.2014 [5]李红梅.股票分析和预测系统[D].吉林大学.2014 [6]邓南沙,苏文.基于数据挖掘技术的股票市场预测分析实例研究[J].科技与企业. 2012(18) [7]刘磊.基于深度学习的股票价格趋势预测方法研究[D].云南财经大学.2017 [9]尹宝才,王文通,王立春.深度学习研究综述[J].北京工业大学学报. 2015(01) [10]陈嶷瑛,张泽星,李文斌.基于神经网络的股票价格预测模型[J].计算机应用与软件. 2014(05) [11]蔡光波.面向主题的多线程网络爬虫的设计与实现[D].西北民族大学.2017 [12]陈睿嘉,康志忠,张卫涛.基于网络爬虫的导航深度服务信息自动采集[J].测绘工程. 2015(01) [13]董日壮,郭曙超.网络爬虫的设计与实现[J].电脑知识与技术. 2014(17) [14] H.Zia , N.Harris,G.Merrett,M.Rivers. Predicting discharge using a low complexity machine learning model. Computers and Electronics in Agriculture, 118 (2015) :350#8211;360. [15] M.Langkvist,L.Karlsson, A.Loutfi. A review of unsupervised feature learning and deep learning for time-series modeling, Pattern Recognition Letters, 42 (2014) :11#8211;24.

3. 毕业设计（论文）进程安排

起讫日期 设计（论文）各阶段工作内容 备 注 2018.1.8-1.10 确定题目 2018.1.11-1.31 查阅参考文献，了解课题要求，完成开题报告 2018.3.1-3.15 完成系统的总体设计 2018.3.16-3.25 完成系统的详细设计 系统操作平台自选 2018.3.26-4.15 初步完成整个系统的编写实现 2018.4.16-5.1 系统优化及软件测试 2018.5.2-5.5 撰写软件使用说明书 2018.5.6-5.21 撰写论文，并通过电子邮件发给指导老师审核 完成英文翻译 2018.5.22-5.27 按指导老师意见修改论文并定稿打印装订 2018.5.28-6.15 准备毕业论文的答辩,包括答辩演示文稿等