《表1 参数设定表：基于MFR-GEP的高阶常微分方程预测模型》

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《基于MFR-GEP的高阶常微分方程预测模型》

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本文选取圆通速递、昆仑万维等共10只股票于2017年1月1日至2017年9月30日所有交易日收盘价数据，其中训练集数目为118，测试集数目为61。利用MFR-GEP算法进行数据实验，预测接下来5天的股票价格，并与标准GEP算法以及神经网络、ARIMA算法的预测结果进行对比。实验参数设定如表1所示。