声明
摘要
第一章绪论
1．1研究背景
1．2研究意义
1．2．1理论意义
1．2．2实践意义
1．3国内外相关研究现状
1．3．1早期研究方法
1．3．2神经网络研究方法
1．3．3小波分解研究方法
1．4研究框架
1．5创新和不足
2．1小波分解
2．2GRU门控循环单元
2．2．1神经网络基础理论
2．2．2循环神经网络
2．2．3长短期记忆神经网络
2．2．4f-I控循环单元
2．2．5Dropout层
2．3参数优化算法
2．3．1Adam算法
2．3．2AdamW算法
第三章基于AdamW算法的WT-GRU股指预测模型
3．1数据集选取及预处理
3．1．1数据集选取与来源
3．1．2数据预处理
3．2模型搭建及评价指标
3．2．1模型搭建及预测方法
3．2．2评价指标
3．3实证研究
3．3．1GRU模型优化算法对比
3．3．2基于AdamW算法的WT-GRU股指预测模型
3．3．3模型对比
4．1总结
4．2展望
参考文献
致谢
附录
山东大学;
