会议论文《基于相空间重构与ESN的股票预测》发表于第九届中国Rough集与软计算、第三届中国Web智能、第三届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC’2009)。该文提出一种结合相空间重构与Echo State Network（ESN）的股票预测方法，通过重构时间序列的相空间特征，提升预测精度。研究为金融时间序列分析提供了新的思路。
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