基于EDP算法的股票价格预测

股票价格预测一直是金融分析领域的一个重点和难题．目前，运用智能系统对股票市场进行预测的方法已经被广泛确立．本文提出了用基于贝叶斯网络的EDP算法进行股票预测的模型，相对于传统的预测方法，具有收敛速度快的特点，根据实验的仿真结果显示，该模型对于股票价格预测效果较好．     

动态系统的演化建模

针对传统方法解决动态系统微分方程建模问题所遇到的困难和存在的不足,设计将方程进行串结构编码并用进化方法进行演化建模的算法,以串形结构表示结构,用进化算法优化结构和参数,成功地实现了动态系统的常微分方程组建模过程的自动化。计算实例表明:采用此算法能够在极短的时间内由计算机自动发现多个较优的常微分方程组模型,与原来GA和GP结合的方法相比较,它具有建模过程智能化、模型结构非常灵活多样、数据拟合和预测精度更高等优点。