基于改进基因表达式程序设计的股票指数预测

摘要：

介绍基因表达式程序设计方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出一种基于动态变异算子的改进的GEP算法--IGEP算法,动态变异算子随着进化代数和染色体所含基因数日不同而变化,从而加快了GEP的收敛速度和精确度,对算法进行了复杂度和收敛性分析.设计一种基于IGEP的股票指数分析与预测算法,数值实验结果表明,该算法优于经典GEP算法,具有较广泛的通用性.

关键词：基因表达式程序设计、复杂度分析、收敛性分析、股票指数预测

所属期刊栏目：35

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：200-202