基于小波分析与神经网络的股票市场预测应用研究的中期报告本研究旨在探索基于小波分析与神经网络的股票市场预测应用研究。在进行初步探索后，已完成了以下工作：1.确定研究目标与研究方法：我们的研究目标是利用小波分析和神经网络技术构建一个有效的股票市场预测模型，并验证其预测准确率。研究方法包括数据准备、小波分析、神经网络设计与构建以及模型验证。2.数据准备：我们选取了上证指数的历史数据（2006年至2016年）作为研究对象，并将其划分为训练集和测试集，分别用于模型训练和验证。3.小波分析：通过小波分析，我们将时间序列数据分解为多个小波子序列，并分析各子序列的趋势和周期性。在此基础上，我们利用小波神经网络对子序列进行了预测，得到了小波分析预测结果。4.神经网络设计与构建：我们采用了BP神经网络和RBF神经网络分别对训练集的数据进行训练，得到了两个模型。在此过程中，我们进行了对比实验，分析两种神经网络模型的差异。5.模型验证：我们使用测试集数据对模型进行了验证，比较了小波分析预测结果和神经网络预测结果的准确率，发现两者相比，小波分析的预测结果更精确。目前，我们已完成了中期报告，下一步将继续深入研究和实验，完善和优化我们的模型，并继续进行验证和对比实验，以探索更为有效和精确的股票市场预测方法。