改进基因表达式编程在股票中的研究与应用

• 作者: 钱晓山 阳春华
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 基因表达式编程 复杂度分析 收敛性分析 股票指数预测
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 303-307
• 分类号: TP18
• 字数: 3804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2010.04.003

摘要

介绍了基因表达式编程方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出了一种基于动态变异算子的改进的GEP算法--IGEP(improved GEP)算法.动态变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目不同而变化,从而加快了GEP的收敛速度和精确度.还对算法进行了复杂度和收敛性分析.最后设计了一种基于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越于经典GEP算法,非常有效且具有较广泛的通用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳春华	中南大学信息科学与工程学院	389	3229	27.0	37.0
2	钱晓山	中南大学信息科学与工程学院	14	96	5.0	9.0