Re: Нейронная сеть и прогнозирование в рулетке ID:53699 ответ на 50788 |
Вт, 23 ноября 2010 23:05 [#] |
|
CLON
Рейтинг: +2
Сообщений: 24 (83%-Офлайн-казино)
Зарегистрирован: 30 августа 2009 |
незнакомец |
Форумы CasinoBoard
|
|
to Apri:
Метод "динамической" корреляции результатов.
Идея метода прогнозирования основанна, на использовании метода анализа динамической статистики вида:
1. Длительность периода оборота ротора, Тротора, сек.
2. Время синхронизации замеров, Тсинхр, сек.
3. Длительность оборота шарика, Тш1, сек.
4. Длительность оборота шарика, Тш2, сек.
5. Длительность оборота шарика, Тш3, сек.
6. Длительность оборота шарика, Тш4, сек.
7. Длительность оборота шарика, Тш5, сек.
8. Тип спина: В1, В2, В3, В4, Г1, Г2, Г3, Г4 или ЧС.
9. Номер на роторе под каное в момент удара шарика о каноэ.
10. Результат спина (выпавший номер).
Собирается динамическая статистика в реальном времени на 100-150 спинов. Далее коррелируется и настраивается на предсказание результатов по данной статистике на конкретную рулетку и по текущему замеру вышеуказанных первых 4-5 параметров предсказывается результат падения шарика (сектор в 5-9 ячеек).
ЗЫ: Сам не пробовал.
При этом в методе есть место точным аналитическим расчетам, которые совместно с методом корреляции должны дать не плохие результаты.
При сборе динамической статистики желательно собирать длительности периодов оборота шарика в плоть до его срыва с болтрека, т.е. длительностей может быть и 10-15 и более.
Для сбора статистики используется обычный мобильник или наладонник.
При этом выбранный базис статистики включает в себя статситику Олынеса, которая може так же симулироваться.
Суммарная длительность спина получается суммированием всех длительностей периодов шарика.
Конечно базис динамической статистики может быить и другим, например по привязке к периоду оборота ротора и моментам появления смещения визирной точки. При этом данный базис связан с вращающимся ротором рулетки, а первый с базисом - чашей рулетки.
Очевидно, что могут быть вариации на данную тему.
ЗЫ: На новом форуме от Гарри Бальди и Апри, последний предлагал использовать метод нейронных сетей пля прогнозирования. Возможно было бы интересна и такая реализация, в место корреляции результатов.
|
|
|