基于BP神经网络的彩票预测系统 | MATLAB机器学习项目

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现BP神经网络模型，通过爬取历史双色球数据并进行归一化预处理，训练三层网络结构，最终生成红球和蓝球的号码预测。适用于机器学习算法验证与时间序列预测研究。

详 情 说 明

基于BP神经网络的双色球彩票号码预测系统

项目介绍

本项目基于BP神经网络算法，构建了一个双色球彩票历史数据分析与未来号码预测系统。系统通过分析历史开奖数据的时间序列特征，利用神经网络模型学习号码分布规律，实现对未来期数红球和蓝球号码的智能预测，并为用户提供可视化分析结果和模型性能评估。

功能特性

• 数据预处理模块：自动爬取并解析历史开奖数据，进行归一化处理
• 神经网络训练模块：构建三层BP神经网络模型，通过历史数据训练网络权重
• 预测分析模块：使用训练好的模型预测未来期数的红球和蓝球号码
• 结果评估模块：通过预测准确率、误差分析等指标评估模型性能
• 可视化展示模块：生成开奖数据趋势图、预测结果对比图等可视化图表

使用方法

1. 准备输入数据：

- 提供历史开奖数据CSV文件（需包含期号、6个红球号码和1个蓝球号码） - 设置数据时间范围参数（如使用最近100期数据进行训练） - 配置神经网络训练参数（学习率0.01-0.1，训练次数1000-5000次） - 指定预测期数设置（可预测未来1-5期号码）

1. 运行预测系统：

- 执行主程序开始数据预处理和模型训练 - 系统自动完成网络训练和号码预测

1. 查看输出结果：

- 训练过程曲线图展示误差收敛情况 - 预测号码结果矩阵显示未来各期的红球和蓝球号码 - 预测置信度评估提供各号码出现概率分布 - 模型性能报告包含训练误差、测试误差和预测准确率统计 - 历史预测对比分析展示模型预测与实际开奖结果差异

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 神经网络工具箱
• 统计学工具箱
• 至少4GB内存
• 支持的数据格式：CSV

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据读取与预处理、神经网络模型构建与参数配置、网络训练过程控制、预测分析执行、结果准确性评估以及各类可视化图表的生成。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，实现从数据输入到结果输出的完整处理流程。