精品文档---下载后可任意编辑非线性系统辨识及其在股市预测中的应用讨论的开题报告一、讨论背景与意义在股市投资领域中，预测股票价格走势一直是讨论的热点问题。而股票价格的预测问题，则被视为一个非线性系统的辨识问题。 因此，通过讨论非线性系统辨识方法，可以有效提高股票价格预测的准确性，从而为股市投资提供更好的决策依据。二、讨论内容本文将从以下几个方面展开：1.非线性系统的基本概念和理论非线性系统的基本概念和理论是对本讨论的理论基础，本文将简要介绍非线性系统的定义、特点和分类，重点讲解与股票价格预测相关的非线性系统的辨识方法。2.非线性系统的辨识方法对于非线性系统的辨识方法，本文将重点介绍时序神经网络（TNN）、非线性自回归移动平均模型（NARMA）等方法，并结合股票价格预测问题，分析它们在该问题中的适用性和优缺点。3.非线性系统辨识方法在股票价格预测中的应用本文将在实际数据中运用 TNN 和 NARMA 等非线性系统的辨识方法进行股票价格预测，并与传统的线性模型进行对比分析，以验证非线性系统辨识方法在股票价格预测中的应用效果。三、讨论方法和流程1. 理论讨论：对非线性系统的基本概念、理论和辨识方法进行讨论和梳理，形成讨论框架。2. 数据收集：调查和收集有关股票价格的相关数据，并对数据进行预处理和清洗。3. 建模与分析：通过 TNN 和 NARMA 等非线性系统的辨识方法建立股票价格预测模型，并进行模型分析和实验验证。四、论文结构本文将分为六个部分：第一部分为绪论，介绍讨论背景、目的和意义；第二部分为非线性系统的基本概念和理论；第三部分为非线性系统的辨识方法；第四部分为非线性系统的辨识方法在股票价格预测中的应用；第五部分为实验分析和结果验证；精品文档---下载后可任意编辑第六部分为总结和展望，总结讨论成果并提出展望。
