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  • 彩票预测系统

    2012-12-01 19:43:22
    这是一个彩票预测系统的最初样子,很简单的一个模版,供大家欣赏!
  • javascript能不能预测彩票开奖号码,请问js彩票预测怎么实现
  • 基于javaSwing+MySQL的彩票预测系统
  • 彩票预测3d准确100%软件是一款能够帮助用户预测高中奖率号码的购彩软件,让玩家可以在这里更好的玩彩票,游戏中彩票的种类是非常的丰富的,并且推送的彩票资料也是非常的全面,并且是和官方同步的,都是正版资源,...

    彩票预测3d准确100%软件是一款能够帮助用户预测高中奖率号码的购彩软件,让玩家可以在这里更好的玩彩票,游戏中彩票的种类是非常的丰富的,并且推送的彩票资料也是非常的全面,并且是和官方同步的,都是正版资源,能够让用户在这里更精准的预测!

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  • 基于小波分析与混沌时间序列的彩票预测试验,梁泽,陈昱莅,本文将混沌和小波分析引入了彩票预测方法,提供了一种新的预测彩票号码的思路。通过对已有的彩票号码序列进行小波分析,利用分解
  • 大数据在彩票预测和解决社会问题的用处

    大数据在彩票预测和解决社会问题的用处

    参考文章:

    (1)大数据在彩票预测和解决社会问题的用处

    (2)https://www.cnblogs.com/zdz8207/p/DeepLearning-bigdata-caipiao.html


    备忘一下。


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  • BP算法彩票预测

    2013-10-24 03:14:38
    BP算法的java实现 大家可以看下 可以预测彩票
  • 基于BP网络的彩票预测系统的研究.kdh 双色球彩票分析技术及其应用研究.nh 双色球的数理分析及其应用.caj BP算法的模拟程序.caj 预测源代码(练习用,不很准确)
  • 彩票预测算法

    千次阅读 2012-04-20 15:18:00
    哪么,作为一个程序员,我们能不能做一个程序来预测一下彩票的走势呢? 从理论上来说,彩票不是不可预测的,因为彩票的球号是随机开出的。但实际上,彩票的走势往往存在着一定的规律。究其本质,应该是由于开奖用的...

    彩票业在中国方兴未艾,双色球、大乐透等彩票奖金池也连创新高,从而大大的提高了彩民的购彩积极性。

    哪么,作为一个程序员,我们能不能做一个程序来预测一下彩票的走势呢?

    从理论上来说,彩票不是不可预测的,因为彩票的球号是随机开出的。但实际上,彩票的走势往往存在着一定的规律。究其本质,应该是由于开奖用的球及设备没有变化,所以开奖出来的球号并不能做到真正的随机。

    只要不是真正的随机,通过某种算法,理论上可以准确地预测出下期的球号。这是我们做彩票分析的基础。

    这个算法该如何去寻找呢?

    是不是象老子说的一样:道可道,非常道呢?

    各种彩票论坛上大量的预测算法层出不穷,但真正有很高的命中率的算法有没有呢?至少目前我是没有看到这样一种算法。

    但是这样一的种算法是确定存在的,只是我们还没有发现而已。

    没有发现不代表没有痕迹可寻。我们可以通过历史的开奖数据来无限地逼近这种算法。

    以下是我经过长时间探索想到的算法,与大家分享一下:

    既然已经有大量的算法存在,并且经过实践检验具有一定的合理性,为什么不把它们综合一下呢?

    我的算法分以下几步:

    1.采用一个开放式的平台,用户可以自行添加或修改预测算法。

    2.添加的算法用历史数据来校验一下,用其命中率作为权值,

    3.用最新的开奖数据来进行预测,每个预测算法的结果用分值进行加权平均即可得出命中率最高的组合。

    4.最后用缩水算法对高命中率的组合进行缩水,去掉不合理的组合即可得出最终结果。

     

    该算法经实践检验,具有相当高的命中率,有兴趣的朋友不妨从https://skydrive.live.com/?cid=2da273653f85d57e&resid=2DA273653F85D57E!119&id=2DA273653F85D57E%21114 下载下来用用看。

    这个工具用到的技术:delphi, DevExpress, FastScript.

    如果有技术方面的问题,欢迎大家一起探讨。

     

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/zd5000/archive/2012/04/20/LottoEpxert.html

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  • BP神经网络实现彩票预测

    热门讨论 2010-07-15 20:13:06
    用反向神经网络实现彩票预测,学习神经网络的一个号例子,神经网络代码
  • 由于我懒于猜测彩票号码,而且我不喜欢商店中的机器,因此我创建了这一彩票以帮助我做出决定。 入门 安装需要的宝石。 bundle install 运行迁移 bundle exec rake db:create bundle exec rake db:migrate 将...
  • 包括数据输入,概率计算、贝叶斯算法。使用方法见代码。
  • 本文利用德国足球甲级联赛2014-2015赛季共306场比赛的积分、排名、主客场情况数据,首先进行多分类logistic模型,预测比赛结果。再建立有序多分类logistic回归模型进行比赛结果的预测。并将预测结果进行对比分析,...
  • 任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已。  已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下。本文的目的是向大家分享一个经典的...

    前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳。任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已。

      已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下。本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码。对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习。

    1.马尔可夫链预测模型介绍

      马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的。马尔科夫过程已经是现在概率论中随机过程理论的一个重要方面。经过了一百年左右的发展,马尔可夫过程已经渗透到各个领域并发挥了重要的作用,如在我们熟知的经济、通信领域,除此之外在地质灾害、医疗卫生事业、生物学等自然科学领域也发挥了非常重要的作用。

      人们在对实际问题的研究中会发现随着时间的持续发展变化会产生很多现象。还有一些现象或过程可以表述如下:在“现在”是已知的情况下,这种变化过程的“未来”与“过去”是毫无联系的。也就是说这种过程的未来所出现的情况不依赖于过去的发展变化,我们就把具有上述性质的过程称之为马尔可夫过程。马尔可夫过程可以描述现实生活中的很多现象。例如,我们熟知的液体中的颗粒所做的布朗运动、在商业活动中所要研究的每天销售情况、在数字通信中的语音信号、视频信号等。马尔可夫链在其他领域的应用还有很多,如在银行的不良资产的管理、机车管理、企业管理、生态环境演变、城市用水量仿真、信息处理等科学研究和生产生活中都有广泛应用。

    2.马尔可夫链的数学概念和性质

            定义1:

      

        定义2:

           

         上面是2个最简单的马尔可夫链的数学定义,看不懂没关系,简单解释一下:

         1.从状态k到k+1与时间k无关,也就是说这个随机过程与时间k无关,而从k到k+1状态,有一个转移概率,马尔可夫链的核心其实也就是这个转移概率;

         2.根据马尔可夫链的思想,一步转移概率Pij很容易得到,但是预测的时候,往往要根据最近K期的数据来进行,所以要计算K步转移概率;

         3.任意步的转移概率可以根据C-K方程来计算,CK方程是一种计算转移概率的基本方法,简单的算法就是:通过一步转移概率矩阵P独自相乘m次,就可以得到m步转移概率。

         4.马尔可夫链的思想,就是根据历史的数据,统计得到转移概率,然后根据滞时权重对每个状态进行预测,概率最高的是最可能出现的。

         5.对于离散型马尔可夫链序列变量,一般计算之前需要对变量进行“马氏性”检验,统计量就是卡方分布。

         6.马尔可夫链的研究还有很多其他的方面,比如状态分类,极限概率,平稳分布等等,这些太高级,没时间去搞很懂,这些对预测过程的精度是有一定影响的。

    3.离散型马尔可夫链变量预测步骤

    3.1 状态分类

      对于离散型变量来说,首先要把目标的数据进行归类,对模型来说,一般状态都是有限的,比如说双色球,可以把16个篮球号码分为8个状态,2个一组。当然一些经济和实际生活数据的状态分类,就要根据实际情况了。

    3.2 计算转移概率矩阵

      转移概率矩阵是可以根据历史数据的频率f(i,j)统计得到。f(i,j)是状态i到状态j转移的次数;然后概率转移矩阵

                        p(i,j) = f(i,j)/f(i.)  ;频数除以当前行的和值即为概率

    3.3 "马氏性"检验

      对于离散型的变量,需要利用历史数据进行“马氏性”检验。检验公式为:

                                     

        然后根据显著性水平(程序中固定取0.05) ,查表求m自由度时的阀值,若 ,则满足 马氏性,可以进行下一步的预测,否则没有多大的意义。

    3.4 计算自相关系数和各种步长的权重

      若满足马氏性,就可以对下一个状态进行预测了,预测根据滞时k,有权重调整,权重W(k)是根据自相关系数R(k)计算得到的,公式如下:

                

               

      k为滞时期,我程序测试里面选的5,L是总的历史数据次数,X是历史数据序列。

    3.5 计算不同滞时期的转移概率矩阵

          根据C-K方程提供的算法,计算k步的转移概率矩阵 Pi(k) ,又一次转移概率矩阵自乘 k次得到。

    3.6 预测下一个状态

      下一个状态的预测概率通过相同状态的各个预测概率加权和得到,计算用到公式:

                           

           最后一步的时候要注意,要根据最后k期的历史数据所在状态值和步长的权值相乘。滞时期为1的数据,是最后1期数据(最新的数据),这个循环的时候要注意,很容易掉进坑里。

    4.离散型马尔可夫链模型代码

      本文使用C#实现了简单的离散型马尔可夫链模型,在验证马氏性的时候,由于需要查表求值,所以暂时固定了自由度25,显著性水平0.05,模型核心代码:

     

      1 /// <summary>离散型马尔可夫链预测模型</summary>
      2     public class DiscreteMarkov
      3     {
      4         #region 属性
      5         /// <summary>样本点状态时间序列,按照时间升序</summary>
      6         public List<int> StateList { get; set; }
      7         /// <summary>状态总数,对应模型的m</summary>
      8         public int Count { get; set; }
      9         /// <summary>概率转移矩阵Pij</summary>
     10         public List<DenseMatrix> ProbMatrix { get; set; }
     11         /// <summary>各阶的自相关系数</summary>
     12         public double[] Rk { get; set; }
     13         /// <summary>各阶的权重/summary>
     14         public double[] Wk { get; set; }
     15         /// <summary>频数矩阵/summary>
     16         public int[][] CountStatic { get; set; }
     17         /// <summary>目标序列是否满足"马氏性"/summary>
     18         public Boolean IsMarkov { get; set; }
     19         /// <summary>滞时期,K/summary>
     20         public int LagPeriod { get; set; }
     21 
     22         /// <summary>预测概率</summary>
     23         public double[] PredictValue { get; set; }
     24         #endregion
     25 
     26         #region 构造函数
     27         public DiscreteMarkov(List<int> data, int count,int K = 5)
     28         {
     29             this.StateList = data;
     30             this.LagPeriod = K;
     31             this.Count = count;
     32             this.CountStatic = StaticCount(data, count);
     33             this.ProbMatrix = new List<DenseMatrix>();
     34             var t0 = DenseMatrix.OfArray(StaticProbability(this.CountStatic).ConvertToArray<double>());
     35             ProbMatrix.Add(t0);
     36           
     37             for (int i = 1; i < K; i++) //根据CK方程,计算各步的状态转移矩阵
     38             {
     39                 var temp = ProbMatrix[i - 1] * t0;
     40                 ProbMatrix.Add(temp);
     41             }
     42             if (ValidateMarkov())
     43             {
     44                 CorrCoefficient();
     45                 TimeWeight();
     46                 PredictProb();
     47             }
     48             else
     49             {
     50                 Console.WriteLine("马氏性 检验失败,无法进行下一步预测");
     51             }
     52         }
     53         #endregion
     54 
     55         #region 验证
     56         /// <summary>验证是否满足马氏性,默认的显著性水平是0.05,自由度25</summary>
     57         /// <returns></returns>
     58         public Boolean ValidateMarkov()
     59         {
     60             //计算列和
     61             int[] cp1 = new int[Count];
     62             int allcount = CountStatic.Select(n => n.Sum()).Sum();//总数
     63 
     64             for (int i = 0; i < Count; i++)
     65             {
     66                 for (int j = 0; j < Count; j++) cp1[i] += CountStatic[j][i];
     67             }
     68             double[] cp = cp1.Select(n => (double)n / (double)allcount).ToArray();
     69 
     70             //计算伽马平方统计量
     71             double gm = 0;
     72             for (int i = 0; i < Count; i++)
     73             {
     74                 for (int j = 0; j < Count; j++)
     75                 {
     76                     if (CountStatic[i][j] != 0)
     77                         gm += 2 * CountStatic[i][j] * Math.Abs(Math.Log(ProbMatrix[0][i,j] / cp[j], Math.E));
     78                 }
     79             }
     80             //查表求a = 0.05时,伽马分布的临界值F(m-1)^2,如果实际的gm值大于差别求得的值,则满足
     81             //查表要自己做表,这里只演示0.05的情况  卡方分布            
     82             return gm >= 37.65;
     83         }
     84 
     85         /// <summary>计算相关系数</summary>
     86         public void CorrCoefficient()
     87         {
     88             double mean = (double)StateList.Sum() /(double) StateList.Count;//均值
     89 
     90             double p = StateList.Select(n => (n - mean)*(n-mean)).Sum();
     91 
     92             Rk = new double[LagPeriod];
     93 
     94             for (int i = 0; i < LagPeriod; i++)
     95             {
     96                 double s1 = 0;              
     97                 for (int L = 0; L < StateList.Count - LagPeriod ; L++)
     98                 {
     99                     s1 += (StateList[L] - mean) * (StateList[L + i] - mean);
    100                 }
    101                 Rk[i] = s1 / p;
    102             }
    103         }
    104 
    105         /// <summary>计算滞时的步长</summary>
    106         public void TimeWeight()
    107         {
    108             double sum = Rk.Select(n=>Math.Abs(n)).Sum();
    109             Wk = Rk.Select(n => Math.Abs(n) / sum).ToArray();
    110         }
    111 
    112         /// <summary>预测状态概率</summary>
    113         public void PredictProb()
    114         {
    115             PredictValue = new double[Count];
    116             //这里很关键,权重和滞时的关系要颠倒,循环计算的时候要注意
    117             //另外,要根据最近几期的出现数,确定概率的状态,必须取出最后几期的数据
    118 
    119             //1.先取最后K期数据
    120             var last = StateList.GetRange(StateList.Count - LagPeriod, LagPeriod);
    121             //2.注意last数据是升序,最后一位对于的滞时期 是k =1 
    122             for (int i = 0; i < Count; i++)
    123             {
    124                 for (int j = 0; j < LagPeriod; j++)
    125                 {
    126                     //滞时期j的数据状态
    127                     var state = last[last.Count - 1 - j] - 1;
    128                     PredictValue[i] += Wk[j] * ProbMatrix[j][state ,i];
    129                 }
    130             }
    131         }
    132         #endregion
    133 
    134         #region 静态 辅助方法
    135         /// <summary>统计频数矩阵</summary>
    136         /// <param name="data">升序数据</param>
    137         public static int[][] StaticCount(List<int> data, int statusCount)
    138         {
    139             int[][] res = new int[statusCount][];
    140 
    141             for (int i = 0; i < statusCount; i++) res[i] = new int[statusCount];
    142 
    143             for (int i = 0; i < data.Count - 1; i++) res[data[i]-1][data[i + 1]-1]++;
    144 
    145             return res;
    146         }
    147         /// <summary>根据频数,计算转移概率矩阵</summary>
    148         /// <param name="data">频率矩阵</param>
    149         public static double[][] StaticProbability(int[][] data)
    150         {
    151             double[][] res = new double[data.Length][];
    152             for (int i = 0; i < data.Length; i++)
    153             {
    154                 int sum = data[i].Sum();
    155                 res[i] = data[i].Select(n => (double)n / (double)sum).ToArray();
    156             }
    157             return res;
    158         }
    159         #endregion
    160     }

    调用方法很简单,如下代码:这里使用的是论文文献中的数据,单个号码的随机概率为16.6%,程序预测的概率可以到25-30%的样子,应该还有调整的空间。

    1  //历史状态数据
    2             List<int> data = new List<int>(){
    3             6,4,4,5,2,4,6,1,2,6,  5,6,4,4,6 , 5,3,6,5,2 , 5,3,3,4,4,
    4             4,1,1,1,1,3,5,6,5,5,  5,5,4,6,5 , 4,1,3,1,3 , 1,3,1,2,5,
    5             2,2,5,5,1,4,4,2,6,1,  5,4,6,3,2,  2,6,4,4,4,  4,3,1,5,3,
    6             1,2,6,5,3,6,3,6,4,6,  2,4,4,6,3,  3,6,2,6,1,  3,2,2,6,6,
    7             4,4,3,1,4,1,2,6,4,4,  1,2};//,6,4,3,6,2,5,5,5
    8 
    9             var result = new DiscreteMarkov(data, 6,5);

    5.实际案例

         哈哈,请关注博客,年后将根据此算法,对高频彩快3和11选5进行实证分析。因为这个过程有点复杂,不是一下子可以搞定的。

         本文的相关文字资料,公式和数据来源根据这篇文献:“马尔可夫链预测模型及一些应用”,2012.3 温海彬

         最后,彩票风险很大,购彩需谨慎。你的热情和推荐,是我的动力哦。

        补充一下,其中有一个扩展方法,进行数组转换的,忘记贴上去了:    

    1 public static T[,] ConvertToArray<T>(this T[][] data)
    2         {
    3             T[,] res = new T[data.Length, data[0].Length];
    4             for (int i = 0; i < data.Length; i++)
    5             {
    6                 for (int j = 0; j < data[i].Length; j++) res[i, j] = data[i][j];
    7             }
    8             return res;
    9         }

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/asxinyu/p/3532076.html

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