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彩票賺錢|人工神經網絡預測彩票是怎麼運作的?

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科普丨人工神經網絡預測彩票是怎麼一回事?

科普丨人工神經網絡預測彩票是怎麼一回事?

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近年來,隨著人工智慧技術的快速發展,越來越多的行業受到了人工智慧技術的影響,某些行業甚至被人工智慧技術所顛覆。彩票行業與「數」有著千絲萬縷的關係,而人工智慧技術的基礎就在於「數」的應用。

在人工智慧領域,人工神經網絡是一個研究熱點,由於其具備學習與糾正的能力,在智能預測方面,人工神經網絡展現出強大的潛力。世界盃期間,有人便利用人工神經網絡進行足彩預測,那麼人工神經網絡預測彩票究竟是怎麼一回事呢?

定義:什麼是人工神經網絡

人工神經網絡,亦稱為神經網絡。在《 人工神經網絡原理及仿真實例》中將其定義為:是由大量處理單元(神經元 Neurons)廣泛互連而成的網絡,是對人腦的抽象、簡化和模擬,反映人腦的基本特性。

本質上說,人工神經網絡可視為一種運算模型或信息處理系統。其具備非線性、非局限性、非常定性、非凸性等特徵。

原理:人工神經網絡怎樣預測彩票

在彩票業最常見的遊戲是數字型彩票遊戲。該類彩票遊戲結果由搖獎機搖號產生,每個號碼的產生都是隨機性事件,然而各個數字出現的頻率具備一定的特性。

基於此,傳統預測方法運用機率論進行冷熱號出現周期的判斷,分析號碼出現的號段,縮小選擇範圍,進而提高中獎率。

有學者認為,彩票號碼預測的過程可看作是一種複雜非線性函數關係的逼近過程,要對其進行較準確的預測就必須採用能捕捉非線性變化規律的預測方法。

BP神經網絡

BP神經網絡是當前人工神經網絡中應用最為廣泛的神經網絡模型,其具有逼近任意連續函數和非線性映射的能力,並可進行高維非線性的精確映射。

BP神經網絡的基本原理是:學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。這兩個傳播過程周而復始並不斷調整內部系統,最終使得在誤差範圍內輸出信號符合預期結果。

神經網絡彩票預測過程

基於此,可將數字型彩票的歷史獎號信息用於訓練BP神經網絡,使得輸入的號碼信息能夠不斷調整並最終輸出為已知的獎號信息,進而預測未來開獎信息。

意義:預測效果究竟如何?

從BP神經網絡的基本原理可得知,BP神經網絡的預測結果依舊存在誤差,只是BP神經網絡將誤差控制在了一定的範圍內。那麼具體來說預測效果如何?相關學者對此進行了研究,並將研究結果公開發表。

測試一

2006年天津大學劉艷榮《基於BP 網絡的彩票預測系統的研究》中以當年「遼寧風采25選4」遊戲為例,並結合遊戲特點設計了BP人工網絡的結構進行彩票預測。

該研究選取的樣本集為「遼寧風采25選4」從2005年第101期到第151期的數據。用2005年第151期到160期的數據組成訓練集,用訓練好的BP網絡進行預測,僅以一個樣本為例,預測結果如下(其中0為不出現,1為出現):

在該組測試中,具有較高出現可能(預測值越接近1)的號碼為15、23、9、2、10,實際中獎號碼為2、5、9、15、17,預測中三個號碼。

測試二

2009年塗曄、車文剛以雙色球歷史開獎數據2008073期到2008133期的數據作為訓練樣本對BP神經網絡進行學習訓練。測試樣本為2008130期的數據即 (01 12 18 28 30 32+06), 期望輸出(實際值)為2008131期數據,即 (02 12 15 18 22 32+08)。分別運用3種改進的BP算法進行預測,預測值與實際值的比較如下表:

該測試中只有第三種算法預測準確率較高,預測中5個號碼。

測試三

2011年李維良、葉三星基於遺傳算法與BP算法,建立了雙色球預測模型,並對近100期雙色球的數據進行實驗驗證。該研究結果如下:

可以看到在該組測試中,2011093期隱含層節點數為18的組中預測中5個號碼,2011095期隱含層節點數為18的組中預測中5個號碼。

第一個測試中預測結果較好,但僅用了一組數據作為實驗驗證的結果,不具代表性。第二個測試用了三種算法驗證一組結果,只有第三種有較高的準確度,且數據量依然太小難以說明問題。第三個測試數據較多,發現只有兩組結果準確度較高。

總體來說,現階段的BP神經網絡在預測彩票獎號上還存在一些差距,但是BP神經網絡預測的結果在某些情況下已較為接近真實數據。

正如上文所說,由於BP神經網絡算法的特點,通過BP神經網絡預測的結果存在誤差,並且面對每個新的、獨立的、隨機性的開獎結果,BP神經網絡對於彩票所做的預測還只能做到接近未知的結果。當然,即便如此,接近的結果也具備一定的參考價值。

結語

相關學者認為,與傳統的人為分析統計建模方法相比,人工神經網絡預測精度較高而且預測方法較為科學。

事實上,在操作應用層面,人工神經網絡算法的預測精度受到算法選擇、模型構建、數據樣本等諸多因素的影響。此外,工神經網絡本身還存在一些缺陷也限制了其預測的精度。

我國彩票業經過數十年的發展,在相關數字遊戲上已經積累了大量的數據。如何更好地將這些數據應用至人工神經網絡模型的訓練,人工神經網絡在今後彩票預測的應用上表現如何,還需拭目以待。

參考資料

高雋人工神經網絡原理及仿真實例,北京:機械工業出版, 2003

朱大奇 史慧****人工神經網絡原理及應用:科學出版社,2005

塗曄車文剛****BP神經網絡在福利彩票預測中的應用[J].計算機科學學報,2009

劉艷榮基於BP網絡的彩票預測系統的研究[D]. 天津大學, 2006.

李維良,葉三星.遺傳BP算法在雙色球彩票預測中的應用[J]. 軟體導刊, 2011, 10(11):81-83.