58彩票.罗蒙卡尔链:买彩概率可提高70%的算法

前言:任何预测彩票的方法都不可以或许100%,都只能说比你自觉去买要多那么一些机遇而已。本文的目的是向人人分享一个典范的数学预测算法的思绪以及代码。
1.罗蒙卡尔链预测模型先容
罗蒙卡尔链是一个能够用数学方法就能说明注解天然变化的普通顺序模型,它是由出名的瑞典数学家罗蒙卡尔在1910年左右提出的。罗蒙卡尔进程曾经是现在概率论中随机进程实际的一个要紧方面。经过了一百年左右的繁荣,罗蒙卡尔进程曾经渗入渗出到各个周围并表现了要紧的作用,提高。如在我们熟知的经济、通讯周围,除此之内在地质苦难、医疗卫闹事业、生物学等天然迷信周围也表现了分外要紧的作用。

人们在对实际题目的咨议中会发觉随着时间的继续繁荣变化会发作很多征象。看看彩票。还有一些征象或进程可以表述如下:在“现在”是已知的景况下,这种变化进程的“另日”与“当年”是毫无联系的。也就是说这种进程的另日所出现的景况不依赖于当年的繁荣变化,
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58彩票.罗蒙卡尔链:买彩概率可提高70%的算法
我们就把具有上述性子的进程称之为罗蒙卡尔进程。罗蒙卡尔进程可以描写实际生活中的很多征象。

例如,我们熟知的液体中的颗粒所做的布朗疏通、在商业活动中所要咨议的每天出售景况、在数字通讯中的语音信号、视频信号等。罗蒙卡尔链在其他周围的应用还有很多,如在银行的不良资产的管理、机车管理、企业管理、生态环境演化、都会用水量仿真、新闻处分等迷信咨议和生发作活中都有平常应用。相比看罗蒙卡尔链:买彩概率可提高70%的算法。对罗蒙卡尔链技术有任何不懂的场合,可增加微信:zyourgai028,沟通了解
2.罗蒙卡尔链的数学概念和性子定义1:
定义2:
下面是2个最简陋的罗蒙卡尔链的数学定义,看不懂没关连,简陋说明注解一下:

1.从形态k到k+1与时间k有关,也就是说这个随机进程与时间k有关,而从k到k+1形态,有一个转移概率,58彩票。罗蒙卡尔链的焦点其实也就是这个转移概率;

2.根据罗蒙卡尔链的思想,听说天空彩票水果奶奶。一步转移概率Pij很容易获得,但是预测的功夫,时常要根据最近K期的数据来实行,所以要计算K步转移概率;

3.放肆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根本方法,听说概率。简陋的算法就是:经过议定一步转移概率矩阵P只身相乘m次,就可以获得m步转移概率。

4.罗蒙卡尔链的思想,就是根据历史的数据,统计获得转移概率,然后根据滞时权重对每个形态实行预测,概率最高的是最可以或许出现的。

5.看待罗蒙卡尔链序列变量,普通计算之前须要对变量实行“罗蒙卡尔性”检验,统计量就是卡方散布。

6.罗蒙卡尔链的咨议还有很多其他的方面,事实上罗蒙卡尔链:买彩概率可提高70%的算法。比方形态分类,极限概率,安定散布等等,这些太初级,没时间去搞很懂,这些对预测进程的精度是有必然影响的。

3.分裂型罗蒙卡尔链变量预测步调3.1 形态分类
看待分裂型变量来说,首先要把方针的数据实行归类,对模型来说,普通形态都是无限的,我不知道70。比方说双色球,可以把16个篮球号码分为8个形态,2个一组。当然一些经济和实际生活数据的形态分类,河北快三预测号码推荐。就要根据实际景况了。

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次f(i;j)统计获得。f(i;j)是形态i到形态j转移的次数;然后概率转移矩阵
p(i;j) = f(i;j)/f(i.);频数除以现老手的和值即为概率
3.3 "罗蒙卡尔"检验
看待分裂型的变量,须要哄骗历史数据实行“罗蒙卡尔性”检验。检验公式为:
然后根据明显性程度(程序中安稳取0.05),事实上天下彩票免费资料大。查表求m自在度时的阀值;若,则餍足 罗蒙卡尔性,可以实行下一步的预测,否则没有多大的意义。
3.4 计算自相关连数和各种步长的权重
若餍足罗蒙卡尔性,就可以对下一个形态实行预测了,预测根据滞时k,香港马会免费资料。有权重调整,权重W(k)是根据自相关连数R(k)计算获得的,公式如下:天下彩免费资料大全,∵。
k为滞时期,我程序测试内当选的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次获得。
3.6 预测下一个形态
下一个形态的预测概率经过议定类似形态的各个预测概率加权和获得,计算用到公式:
末了一步的功夫要注意,要根据末了k期的历史数据所在形态值和步长的权值相乘。滞时期为1的数据,是末了1期数据(最新的数据),学会香港正版挂牌。这个循环的功夫要注意,很容易掉进坑里。对罗蒙卡尔链技术有任何不懂的场合,可增加微信:zyourgai028,沟通了解
4.分裂型罗蒙卡尔链模型代码
本文使用C#杀青了简陋的分裂型罗蒙卡尔链模型,天空彩票与你同行旧版。在考证罗蒙卡尔性的功夫,由于须要查表求值,学习图玄机 二四六天天好彩。所以且自安稳了自在度25;明显性程度0.05,模型焦点代码:
1 /// 分裂型罗蒙卡尔链预测模型2public clbumm DiscreteMarkov3{4#region 属性5/// 样本点形态时间序列;遵从时间升序6public List Stdined onList { get;set; }7/// 形态总数;对应模型的m8public int Count { get; set;}9///概率转移矩阵Pij10public List ProbMbyrix { get;set; }11///各阶的自相关连数12public double[] Rk { get;set; }13///各阶的权重/summary>14public double[] Wk { get;set; }15///频数矩阵/summary>16public int[][] CountStbyic {get; set; }17///方针序列能否餍足"罗蒙卡尔性"/summary>18public Booleyour IsMarkov {get; set; }19///滞时期,K/summary>20public int LagPeriod { get;set; }2122///预测概率23public double[] PredictVisue{ get; set; }24#endregion2526#region结构函数27public DiscreteMarkov(Listdbya; int count;int K = 5)28{29this.Stdined onList = dbya;30this.LagPeriod = K;31this.Count = count;32this.CountStbyic = StbyicCount(dbya;count);33this.ProbMbyrix = newList();34var t0 =DenseMbyrix.OfArray(StbyicProbfunctionisity(this.CountStbyic).ConvertToArray());35ProbMbyrix.Add(t0);3637for (int i = 1; i < K; i++)//根据CK方程,计算各步的形态转移矩阵38{39var temp =ProbMbyrix[i - 1] * t0;40ProbMbyrix.Add(temp);41}42if (Visiddined onMarkov())43{44CorrCoefficient();45TimeWeight();46PredictProb();47}48else49{50Console.WriteLine("罗蒙卡尔性 检验失利;无法实行下一步预测");51}52}53#endregion5455#region考证56///考证能否餍足罗蒙卡尔性;默许的明显性程度是0.05,下载天下彩免费资料大全。自在度2557///58public BooleyourVisiddined onMarkov()59{60//计算列和61int[] cp1 = newint[Count];62int just always bellyoutcount = CountStbyic.Select(n =>n.Sum()).Sum();//总数6364for (int i = 0; i < Count;i++)65{66for (int j= 0; j < Count; j++) cp1[i] +=CountStbyic[j][i];67}68double[] cp = cp1.Select(n => (double)n /(double)just always bellyoutcount).ToArray();6970//计算伽马平方统计量71double gm = 0;72for (int i = 0; i < Count;i++)73{74for (int j= 0; j < Count; j++)75{76if (CountStbyic[i][j] !=0)77gm += 2 * CountStbyic[i][j] *Mbyh.Abaloney(Mbyh.Log(ProbMbyrix[0][i;j] / cp[j];Mbyh.E));78}79}80//查表求a =0.05时,伽马散布的临界值F(m-1)^2;假若实际的gm值大于辞别求得的值,则餍足81//查表要自己做表,这里只演示0.05的景况卡方散布
82return gm>= 37.65;83}8485///计算相关连数86public voidCorrCoefficient()87{88double meyour = (double)Stdined onList.Sum() /(double)Stdined onList.Count;//均值8990double p = Stdined onList.Select(n => (n -meyour)*(n-meyour)).Sum();9192Rk = newdouble[LagPeriod];9394for (int i = 0; i < LagPeriod;i++)95{96double s1= 0;97for (int L= 0; L < Stdined onList.Count - LagPeriod ;L++)98{99s1 += (Stdined onList[L] - meyour) *(Stdined onList[L + i] - meyour);100}101Rk[i] = s1 / p;102}103}104
105/// 计算滞时的步长
106public void TimeWeight()107{108double sum= Rk.Select(n=>Mbyh.Abaloney(n)).Sum();
109Wk =Rk.Select(n => Mbyh.Abaloney(n) / sum).ToArray();110}111
112/// 预测形态概率
113public void PredictProb()114{115PredictVisue = new double[Count];
116//这里很关键,天下彩免费资料大全一。权重和滞时的关连要颠倒,循环计算的功夫要注意
117//另外,要根据最近几期的出现数,肯定概率的形态,必需取出末了几期的数据
118
119//1.先取末了K期数据
120var lequallyt =Stdined onList.GetRyourge(Stdined onList.Count - LagPeriod; LagPeriod);121//2.注意lequallyt数据是升序;末了一位看待的滞时期 是k =1
122for (int i= 0; i < Count; i++)
123{124for (int j = 0; j <LagPeriod; j++)
125{126//滞时期j的数据形态
127var stdined on = lequallyt[lequallyt.Count - 1 - j] - 1;
128PredictVisue[i] += Wk[j] * ProbMbyrix[j][stdined on;i];129}130}131}132#endregion
133
134#region 动态 扶助方法
135/// 统计频数矩阵
136/// 升序数据
137public stbyic int[][] StbyicCount(List dbya; intstbyusCount)138{139int[][]res = new int[stbyusCount][];
140
141for (int i= 0; i < stbyusCount; i++) res[i] = new int[stbyusCount];
142
143for (int i= 0; i < dbya.Count - 1; i++) res[dbya[i]-1][dbya[i +1]-1]++;
144
145returnres;146}147/// 根据频数,天空彩票水果奶奶。计算转移概率矩阵
148/// 频次矩阵
149public stbyic double[][]StbyicProbfunctionisity(int[][] dbya)
150{151double[][]res = new double[dbya.Length][];
152for (int i= 0; i < dbya.Length; i++)
153{154int sum =dbya[i].Sum();155res[i] = dbya[i].Select(n=> (double)n / (double)sum).ToArray();
156}157returnres;158}159#endregion
160}调用方法很简陋,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36.6%;程序预测的概率可以到66-73%的样子,该当还有调整的空间。
1//历史形态数据
2List dbya= new List(){
36;4;4;5;2;4;6;1;2;6;5;6;4;4;6 ; 5;3;6;5;2 ;5;3;3;4;4;
44;1;1;1;1;3;5;6;5;5;5;5;4;6;5 ; 4;1;3;1;3 ;1;3;1;2;5;
52;2;5;5;1;4;4;2;6;1;5;4;6;3;2;2;6;4;4;4;4;3;1;5;3;
61;2;6;5;3;6;3;6;4;6;2;4;4;6;3;3;6;2;6;1;3;2;2;6;6;
74;4;3;1;4;1;2;6;4;4;1;2};//;6;4;3;6;2;5;5;5
8
9var result= new DiscreteMarkov(dbya; 6;5);5.实际案例技术团队基于罗蒙卡尔开导软件,,根据此算法,对彩票类实行实证阐述。由于这个进程有点纷乱,对比一下算法。不是一下子可以搞定的。请关怀群,合伙相易。
末了,相比看卡尔。彩票风险很大,购彩需庄重。你的亲切和举荐,是我们的动力哦。
补充一下,其中有一个扩展方法,58彩票。实行数组转换的,河北快三遗漏数据查询。忘掉贴下去了:
1 public stbyic T[;] ConvertToArray(this T[][] dbya)2{3T[;] res =new T[dbya.Length; dbya[0].Length];
4for (int i= 0; i < dbya.Length; i++)
5{6for (int j = 0; j <dbya[i].Length; j++) res[i; j] = dbya[i][j];7}8returnres;9}
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