1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....并初步探讨了影响预测模型预测精确度因素，可以使投资者在科学实证基础上选择更为优良预测模型，在定量数据基础上进行决策，减少主观性在投资决策上影响，使投资决策更为客观科学。有利于降低投资者投资风险。上证综指深证综指反映了沪深两市运行情况，其波动大致反映了两市系统风险。若对上证综指和深证综指能进行准确预测，则在投资中就可以对系统风险做出必要防范。因此，本研究对于有效控制投资风险为投资决策提供客观依据以及提高投资决策客观性和科学性等方面都有重要现实意义和实践意义。国内外研究现状目前，在股票市场预测中被广泛使用预测方法主要有神经网络灰色系统以及时间序列模型等等。除了单独运用上述模型进行预测之外，也有学者将上述模型组合运用，取得了很好预测效果，国外研究现状和用德国市场三年日数据训练人工神经网络来产生买和卖信号，用期间为年数据进行验证，表明神经网络产生个买入信号中半是正确，并可以带来满意回报。在研究中研究了模型与神经网络模型在股市预测中应用。研究表明......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....对下交易日进行预测。作者利用个交易日数据对神经网络模型进行训练，对下个连续交易日进行了预测，训练精度达到了，预测精度达到了。作者对隐藏层神经元数目对网络影响进行了探讨，哈尔滨工程大学硕士学位论文研究认为当隐藏层神经元数目增加到定程度时，隐藏层神经元数目增加不但不能减少迭代次数，反而会降低系统效率影响网络推广能力。陈海明李东应用灰色数列预测模型对上证综指收盘指数进行预测，通过个历史数据构建模型，除关联度检验为级外其余检验均为级，显示拟合程度优良，对下交易日收盘指数进行预测，预测相对误差率仅为，获得了较高预测精度”。张秀艳徐立本分别利用收盘价技术指标和宏观经济数据训练神经网络，并进行了比较。在拟合精度和预测精度方面，收盘价模型和技术指标模型相差无几，宏观经济数据模型劣于前两种模型。夏景明肖冬荣等将灰色，模型与人工神经网络相结合，利用灰色关联度选取与收盘价关联度大个技术指标作为神经网络输入指标，分别对这些指标建立，模型进行灰色拟合，利用灰化数据对神经网络进行训练......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....使得人们解决问题方式不再只是单凭过去经验，尤其是在瞬息万变股票市场，过去与未来之间或许有潜在关联存在，然而单凭个人记忆和经验来决策，不仅不易掌握出其中关联性，更易流于主观，所以投资者特别是机构投资者越来越倾向于采用更客观方式来进行投资行为。预测技术不断进步也为投资者更为精确预测股市变化提供了理论依据和技术支持。越来越多企业与专家都会使用计算机来作为投资决策辅助工具，各种预测方法不断地出现，例如时间序列分析灰色系统人工神经网络遗传算法小波分析这些预测方法出现与应用，使得股票投资决策更具理性。论文写作目和意义股票市场既是企业重要融资渠道，也是人们投资理财重要场所。股市变幻奠测在给投资者带来获得巨额收益可能同时，也给投资者带来了巨大风险，能够比较准确预测股市变化趋势是投资者长久以来梦想......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....陈海明李东应用灰色数列预测模型对上证综指收盘指数进行预测，通过个历史数据构建模型，除关联度检验为级外其余检验均为级，显示拟合程度优良，对下交易日收盘指数进行预测，预测相对误差率仅为，获得了较高预测精度”。张秀艳徐立本分别利用收盘价技术指标和宏观经济数据训练神经网络，并进行了比较。在拟合精度和预测精度方面，收盘价模型和技术指标模型相差无几，宏观经济数据模型劣于前两种模型。夏景明肖冬荣等将灰色，模型与人工神经网络相结合，利用灰色关联度选取与收盘价关联度大个技术指标作为神经网络输入指标，分别对这些指标建立，模型进行灰色拟合，利用灰化数据对神经网络进行训练。使用这些指标灰色预测值作为神经网络输入，得到最终预测值。研究表明，无论从拟合精度还是从预测精度来看，灰色神经网络均优于般灰色，模型”。李股市预测往往难如人意。随着科技发展和计算机普遍运用，使得人们解决问题方式不再只是单凭过去经验，尤其是在瞬息万变股票市场，过去与未来之间或许有潜在关联存在......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....感谢经济管理学院老师把我从个懵懂少年培养成大学生，再到硕士生。两年前，能有幸师从孙伟副教授攻读金融学硕士学位，是我人生中大幸事。孙老师渊博知识敏锐学术思想严谨治学作风让我受益菲浅，并感受到个真正做学问人应该具备学术态度。两年来，孙老师直鼓励我，要不断扎实基础，学习相关领域知识，汲取各种新思想，要学有所精，业有所长。每当我扪心自问，想起孙老师谆谆教诲，只觉得自己所做所学，与孙老师期望相距甚远，甚感愧疚。日后，我仍将以孙老师为榜样，继续向孙老师学习。在此我还要衷心感谢姜炳麟教授张玉喜教授孟凡生教授于春红副教授陈晶萍副教授朱建新副教授以及吕彦昭老师对论文提出修改建议，你们建议使得本论文结构更严谨逻辑更严密研究更科学。同时要感谢金融学专业十五位同窗，与他们在起学习生活，给我留下了太多太多美好回忆。基于灰色系统和神经网络股价指数预测作者霍建军学位授予单位哈尔滨工程大学引用本文格式霍建军基于灰色系统和神经网络股价指数预测学位论文硕士股市预测往往难如人意......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....得到最终预测值。研究表明，无论从拟合精度还是从预测精度来看，灰色神经网络均优于般灰色，模型”。李叨哈尔滨工程大学硕士学位论文,刘豹，胡代平神经网络在预测中些应用研究叨系统工程学报，页，她师智斌，陈立潮，靳雁霞基于神经网络股票交易数据预测研究明华北工学院学报，页，阴，曾五统计学北京中国金融出版社，页吴喜之统计学从数据到结论北京中国统计出版社，页邱林，陈晓楠农业干旱程度概率分布研究阴西北农林科技大学自然科学版，页杨兵，苏锦霞，周宁证券市场有效性研究川兰州大学学报自然科学版，页李君荣医疗保险统计学咖北京人民卫生出版社，页程琮，范华,方差齐性检验叨中国卫生统计，页杜志渊常用统计分析方法应用嗍济南山东人民出版社，页罗智辉统计分析教程口川北京电子工业出版社，页哈尔滨工程大学硕士学位论文攻读硕士学位期间发表论文和取得科研成果收录，收录，。耶收录撕收录孙伟，霍建军黑龙江省资本市场发展与老工业基地振兴阴，科技与管理，页哈尔滨工程大学硕士学位论文致谢光阴似箭，日月如梭......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....不仅不易掌握出其中关联性，更易流于主观，所以投资者特别是机构投资者越来越倾向于采用更客观方式来进行投资行为。预测技术不断进步也为投资者更为精确预测股市变化提供了理论依据和技术支持。越来越多企业与专家都会使用计算机来作为投资决策辅助工具，各种预测方法不断地出现，例如时间序列分析灰色系统人工神经网络遗传算法小波分析这些预测方法出现与应用，使得股票投资决策更具理性。论文写作目和意义股票市场既是企业重要融资渠道，也是人们投资理财重要场所。股市变幻奠测在给投资者带来获得巨额收益可能同时，也给投资者带来了巨大风险，能够比较准确预测股市变化趋势是投资者长久以来梦想。哈尔滨工程大学硕士学位论文本文选题目在于应用灰色预测，模型及神经网络分别构建沪深股市以日周月为时间单位股价指数预测模型，计算预测数值精确性与方向准确性指标，并通过统计方法研究有关因素对于预测绩效影响，以作为学者进步研究股价指数预测及广大投资者在预测股价股价指数未来走势时参考。本文写作意义在于有利于增强投资者证券投资决策科学性......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....实证结果显示交易量对改善预测方向上准确性几乎没有作用，有时甚至会造成过度拟合，对于预测精确性来说，交易量有无规律提高作用。从以上文献回顾可以看出，国外对股市预测研究，在预测方法方面，主要集中于人工神经网络及其衍生模型上。三层神经网络在理论上可以逼近任何函数，目前在国外研究中，多数学者所采用人工神经网络均为网络。在变量选择方面，多数学者采用了历史收盘价数据，也有学者采用收盘价结合成交量或其他技术指标在收盘价周期方面，多数学者使用日收盘价，也有学者使用周收盘价，有研究认为日收盘价相对于周收盘价预测结果会更好，因为周收盘价波动可能会更剧烈。国内研究现状潘晓琳将灰色灾变预测应用于股市预测中。灰色灾变预测是种预测异常值时间分布预测方法，在股市中作者利用它来预测股价上涨日时间分布。作者利用个股历史数据构建了预测模型，并预测了下个上涨日，预测结果与实际情况基本相同。吴微陈维强等运用神经网络对上证综指进行了预测......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....从预测结果来看，模型预测结果稍优于神经网络模型，作者认为可能是因为关于模型有关理论已经比较成熟，而神经网络模型建模还主要依靠试误法，从而有时难于获得理想模型。和利用神经网络对吉隆坡证券交易所指数进行了预测，在研究中发现用以日数据进行训练神经网络预测效果优于以周数据进行训练神经网络，作者认为这可能是吉隆坡市场哈尔滨工程大学硕士学位论文高波动性造成。和比较了多层前馈式和径向基函数等两种神经网络模型与模型在金融领域应用。研究以道琼斯工业股票指数为预测对象，实证研究表明就预测平均误差而言，模型优于径向基函数模型而劣于多层前馈网络模型。在研究中将灰色关联度引入了神经网络输入变量，并对不同网络结构进行了测试，研究表明灰色关联度引入，提高了模型预测精度并减少了网络训练所需要时间，同时也表明更多神经元数量并没有带来更高预测精度检验了增加交易量信息是否能够提高神经网络预测准确性。在研究中使用标准普尔指数和道琼斯工业指数收益率和交易量数据对神经网络进行训练......”。