时时彩作为一种高频率的数字遗漏游戏,受到许多玩家的青睐。为了提高时时彩的中奖率,利用各种技术手段去预测时时彩号码的开出规律一直是研究的热点。本文拟基于深度学习算法,建立五星走势的预测模型,以探究其预测效果。一、问题描述时时彩的玩法中,五星玩法最具有代表性,也是研究的重点。五星走势预测问题可以描述为:已知历史上n期的五星开奖号码,预测第n+1期开出的五星号码。本文拟建立深度学习模型,输入历史号码,输出预测的号码,以判断模型的预测能力。二、模型构建1. 数据预处理收集某一时段内的时时彩五星开奖号码作为数据集,去除非开奖数据。将五星号码根据开出顺序,转换为五个10维的onehot编码,然后拼接成50维的向量作为样本。将样本按时间顺序排列成输入矩阵。
2. 模型选择考虑到序列数据的时间相关性,选择LSTM网络作为预测模型。LSTM网络通过记忆单元结构,可以学习时序数据的长期依赖关系。构建包含1个LSTM层、1个全连接层的网络结构,LSTM层节点数50,全连接层输出节点数10,激活函数采用ReLU。3. 模型训练采用MSE损失函数,Adam优化算法训练模型。将输入矩阵前n-1行作为输入,第n行作为标签,进行监督训练。训练完成后保存模型。三、实验测试1. 取最近100期的开奖号码作为测试数据集,输入模型并预测第101期号码。2. 将预测号码与实际第101期开奖号码相比较,计准确位数。3. 重复步骤1、2,测试不同模型训练轮数下的预测准确率。