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基于改进基因表达式程序设计的股票指数预测

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标签: 基于改进基因表达式程序设计的股票指数预测

基于改进基因表达式程序设计的股票指数预测

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目不同而变化,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

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