根据反馈,修复了一些错误,删除了两个文件。另外,有问题请直接开issue。
尝试用CNN和LSTM做预测。CNN用于提取特征,采用的是resnet。目前最好的结果是五等奖(中4个红号)。
这个项目是通过结合神经网络和Long Short-Term Memory(LSTM)完成双色球预测。关于双色球的介绍,在此处不在赘述(参见网站)。该项目以真实的双色球开奖结果作为输入(7个数值,其中前6个表示红号,最后一个表示蓝号),输出预测结果(输出仍为7个数值,其中前6个表示红号,最后一个表示蓝号)。目前该项目还处于开发中。
其中,项目核心代码主要借鉴了这个网站 。
截至目前,该项目充分训练后的预测结果中,正确预测的红号数目为0-2个(1个的居多,但鉴于这概率本身就偏高,因此不能算是取得很好的结果),正确预测的蓝号数目为0-1个(0个的居多),考虑到双色球的中奖条件(至少3红号正确或者至少蓝号正确),不建议各位直接根据预测结果去买。
预测结果不好有以下几个原因:
- 双色球本身是一个随机事件,而我却希望从中找到规律;
- 数据集样本数量不够多且无法有效扩大数据集;
- 可能我的模型还不够优秀。
如果您有什么好的建议或者有什么问题,请直接发我邮箱(yc_liang@qq.com)或者在issue留言也可以;
如果您觉得这项目似乎还有点意思,记得STAR;
当然,如果您真的中奖了,要求不高, STAR。
1.Tensorflow;
2.pyexcel_xls;
3.CUDA.(optional)
该项目的代码可能还需要一些python包但我没列出来,请自行pip一下。
1. poems
: poems
文件夹包含3个模型文件,其中model.py
是本项目所使用的模型文件;其中resnet.py
定义的是resnet模型;
2.ssq.py
: 该文件用于训练模型;
3.ssq.xls
: 该文件储存了历次双色球的开奖和中奖数据,需要利用宏进行数据更新;
4.ssq_data.py
: 读取ssq.xls
文件中的数据并变成所需要的形式.
5.ssq_test.py
: 以最近一次的双色球开奖结果作为输入,输出模型产生的预测结果;
设置好参数,运行ssq.py(建议在控制台运行,这样训练到一半可以直接通过按CTRL+C取消训练并保存结果;这样下次训练时可以从上一次的checkpoint继续训练)。训练后,项目目录下会生成一个model文件夹用于保存模型。然后运行ssq_test.py进行预测就可以了。
该项目在W10, tensorflow 1.4/1.5正常运行。有无GPU均可运行。原则上讲,这项目的模型并不大,且数据量也不大,所以可以直接将所有训练数据作为一个batch进行训练,后续如果需要加深模型,可能要降低batch size。