基于聚类线性回归的预测方法及其在股市预测上的应用

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1 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容和创新点

1.4 研究方法和结构

1.4.1 研究思路及方法

1.4.2 文章组织结构

2 聚类线性回归问题

2.1 聚类线性回归问题定义

2.1.1 数学模型

2.1.2 核心问题

2.2 Sp?th 算法

2.3.1 EM算法理论基础

2.3.2 EM算法求解 CLR问题

2.4 非凸非光滑优化算法

2.4.1 问题转化

2.4.2 ACLR问题初始解

2.5 本章小结

3 新预测算法提出

3.1 现有预测算法

3.2 新预测算法数学模型

3.3 Softmax-CLR算法

3.4 Softmax-CLR-weight 算法

3.5 本章小结

4 数值实验

4.1 数据介绍

4.2 评估指标

4.3 对比算法简介

4.3.1 多元线性回归

4.3.2 岭回归

4.3.3 逐步回归

4.4 测试结果

4.4.1 基于 CLR的预测算法比较

4.4.2 基于回归的预测算法比较

4.5 本章小结

5 上证综合指数收盘价预测

5.1 股市预测场景介绍

5.2.1 支持向量机

5.2.2 人工神经网络

5.3 模拟仿真

5.3.1 数据介绍

5.3.2 模型建立

5.3.3 结果分析

5.4 本章小结

结 论

致 谢

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果