1. 毕业设计（论文）主要内容：
时序数据本质上构成一个Markov Chain，它的数据之间存在着较强的关联性，使用何种方法将关联性应用在预测上，各种方法的优劣好坏以及适用条件，都是很值得研究的问题。针对时序数据，现有的预测方法有灰色预测，ARIMA模型，GARCH模型等等，选取其中几个的运行结果与GEP模型进行比较，然后归纳总结，是一个不错的论文思路。
需要研究的主要内容：
1.深入了解GEP理论与算法实现过程，理解其编码方式。
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。
2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。
3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。
4. 主要参考文献
[1] 彭京, 唐常杰, 李川,等. M-GEP:基于多层染色体基因表达式编程的遗传进化算法[J]. 计算机学报, 2005, 28(9):1459-1466.[2] 左劼. 基因表达式编程核心技术研究[D]. 四川大学, 2004.
[3] 王晨. 我国金融市场波动的区制关联性与风险度量研究[D]. 吉林大学, 2010.
[4] 陈守东, 俞世典. 基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析[J]. 吉林大学社会科学学报, 2002(4):11-17.
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