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基于MFR-GEP的高阶常微分方程预测模型
基于MFR-GEP的高阶常微分方程预测模型
作者:
何朗
张晓婷
谈庆
黄樟灿
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
常微分方程
基因表达式编程
多指标正则化
模糊粗糙集
股价预测
摘要:
股价预测一直是金融投资领域的热点问题,但是股票市场相关指标数据的波动性和不确定性使得股价预测问题成为难点.因此对于非线性且受到多因素影响的股票系统,传统的预测方法无法准确地表达股价的变化规律,预测效果较差.针对复杂的股价预测问题,建立了基于多指标正则化GEP算法(Multiple Factor Regularization Gene Expression Programming,MFR-GEP)的高阶常微分方程模型,利用数值差分拟合股价数据,并且加入影响股价的其他指标作为正则项,其中利用指标相关性确定正则项权重参数,应用模糊粗糙集的原理确定子函数映射.该模型能够刻画股价随时间的变化趋势,更好地描述数据波动,正则项的加入使得模型可以根据多指标进行预测,避免因单一指标引起的预测精度低等问题.最后将提出的算法与标准GEP算法及传统预测算法进行对比实验,结果充分验证了该算法的有效性和准确性.
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分数阶常微分方程
分数阶的线性多步法
相容性
收敛性
稳定性
高阶常微分方程的数值求解
常微分方程
数值解
算法
高阶线性常微分方程非振动解的零点个数问题
非振动解
解的零点
奇异特征值
内容分析
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文献信息
篇名
基于MFR-GEP的高阶常微分方程预测模型
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
常微分方程
基因表达式编程
多指标正则化
模糊粗糙集
股价预测
年,卷(期)
2019,(21)
所属期刊栏目
工程与应用
研究方向
页码范围
246-252
页数
7页
分类号
TP39
字数
6698字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1808-0194
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
黄樟灿
武汉理工大学理学院
75
570
12.0
20.0
2
何朗
武汉理工大学理学院
22
67
5.0
7.0
3
谈庆
武汉理工大学理学院
6
4
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张晓婷
武汉理工大学理学院
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常微分方程
基因表达式编程
多指标正则化
模糊粗糙集
股价预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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