智能股市分析预测模型的实验研究任务书
2020-06-25 20:44:57
1. 毕业设计(论文)的内容和要求
1、研究背景及意义 股票预测是指对股市具有深刻了解的证券分析人员根据股票行情的发展进行的对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。
这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。
但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展,法律法规的制定,公司的运营,股民的信心等等都有关联。
2. 参考文献
[1] 张月琴, 刘翔, 孙先洋. 一种改进的BP神经网络算法与应用[J]. 计算机技术与发展, 2012, 22(8):163-166. [2] 韩莉. 基于LM-BP神经网络股票预测研究[D].东北农业大学,2016. [3] 方丽.基于遗传神经网络的股票预测研究[D].湖南大学,2014. [4] 张希影. 基于遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测[D].青岛科技大学,2014. [5] 俞福福. 基于神经网络的股票预测[D].哈尔滨工业大学,2016. [6] 钱一超.基于LMBP人工神经网络的股票投资分析[D].宁波大学,2016. [7] 俞书乐. 面向股票价格预测的神经网络建模与分析[D].杭州电子科技大学,2016. [8] 孙冰洁. 基于小波分析的神经网络股票预测研究[D].江西师范大学,2016. [9] 刘家和,金秀,陈露艳,苑莹.基于IDNPSO-BP神经网络的股票市场指数预测[J].东北大学学报(自然科学版),2013,34(06):901-904. [10] 梅南. 基于递归神经网络的股票指数价格预测分析[D].吉林大学,2014. [11] 吴涛. 基于神经网络的模拟股票预测交易系统设计与实现[D].电子科技大学,2014. [12] 肖菁,潘中亮.股票价格短期预测的LM遗传神经网络算法[J].计算机应用,2012,32(S1):144-146 150. [13] 郝继升,任浩然,井文红.基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测[J].河南科学,2017,35(02):190-195. [14] 陈政,杨天奇.基于RBF神经网络的股票市场预测[J].计算机应用与软件,2010,27(06):108-110. [15] 王铭泽,关新红,闫吉府,王琳.股票的GA-RBF预测模型[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2014,33(07):970-973. [16] 李聪. 基于BP神经网络的股票指数期货价格预测[D].青岛大学,2012. [17] 乔建伟. BP神经网络在股票投资分析中的应用[D].电子科技大学,2013. [18] 戎容,吴萍.基于遗传算法的股票市场选择模型[J].计算机工程与应用,2016,52(18):167-172 178. [19] 张治华,徐元红.基于粒子群算法的GRNN神经网络在股票预测中的应用[J].数学学习与研究,2017(14):13. [20] 鲍明曌. 粒子群优化神经网络在多种股市中的预测研究[D].复旦大学,2013. [21] 李春伟. 基于神经网络与遗传算法的股票智能预测[D].西北工业大学,2005. [22] 刘海玥. 遗传算法与神经网络在股票预测中的分析[D].中北大学,2011. [23] 陈冬芝. 基于遗传算法的任意指数化组合套期保值效果研究[D].西南财经大学,2013. [24] 齐岳,林龙,王治皓.大数据背景下遗传算法在投资组合优化中的效果研究[J].中国管理科学,2015,23(S1):464-469. [25] 胡静. 神经网络在股票市场预测中的应用研究[D].山东师范大学,2007. [26] 徐秉铮,张百灵,韦刚.神经网络理论与应用[M].广州:华南理工大学.1994 [27] ONO T, HISHIGAKI H, TANIGAMII A,et al. Automatic extraction of information on protein-protein interactions from the biological literature[J]. Bioinformatics, 2001,17( 2) : 155 - 161.
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 2017年12月 下达毕业设计任务,明确课题目标和内容 12月 查阅相关资料,编写开题报告 2018年 1月12日前 完成论文开题 1月-2月 细化解决方案,完成系统总体设计 3月 完成数据库设计,各模块设计 4月 程序代码编写,局部模块调试 5月初 合并调试,系统测试 5月中下旬 撰写论文,及其他相关资料 6月 论文定稿,准备论文答辩