基于組合優化理論的體育彩票銷售量預測模型

孔祥魁

摘 要： 為了獲得高精度的體育彩票銷售量預測結果，保證彩票產業的健康發展，提出了組合優化理論的體育彩票銷售量預測模型。首先采用小波分析對體育彩票銷售量進行分解，然后分別采用灰色模型和最小二乘支持向量機分別對高頻信息和低頻信息進行建模，最后根據權重值得到體育彩票銷售量的預測結果。結果表明，提出的模型克服了單一體育彩票銷售量預測模型的不足，全面、客觀地刻畫了體育彩票銷售量的變化趨勢，預測結果更加理想和可信，可以為彩票產業提供有用的參考信息。

關鍵詞： 體育彩票； 促銷策略； 銷售量預測； 組合模型； 影響因素

中圖分類號： TN911?34； TP183 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）01?0108?03

Abstract： In order to obtain the high?precision sports lottery sales forecast result， and ensure the healthy development of the lottery industry， a new sports lottery sales forecasting model based on combinatorial optimization theory is put forward. The wavelet analysis is used to decompose the sports lottery sales， and the grey model and least square support vector machine are used to model the high?frequency information and low?frequency information respectively， then the forecast result of the sports lottery sales is obtained according to the weight value. The results show that the model can overcome the deficiency existing in single sports lottery sales forecast model， describe the change trend of the sports lottery sales comprehensively and objectively， the forecast result is more satisfactory and credible， and provides the useful reference information for lottery industry.

Keywords： sports lottery； promotion strategy； sales forecast； combined model； influence factor

0 引 言

自從體育彩票正式發行后，體育彩票的銷售量不斷增加，出現了許多種類的體育彩票，體育彩票呈現持續增長趨勢，支持了國家體育事業的發展[1]。體育彩票銷售量可以為彩票產業提供有用的參考信息，保證彩票產業的健康發展，因此體育彩票銷售量的預測與建模引起了人們的高度重視[2]。

體育彩票銷售量受到經濟、社會以及彩民等因素的綜合作用，變化十分復雜，不僅具有顯著的趨勢性，且具有一定的隨機性[3]。根據預測技術的不同，當前體育彩票銷售量的預測模型為傳統模型和現代模型[4]。傳統模型中最具代表性的為多元線性回歸模型，通過對模型的參數進行估計，對將來體育彩票銷售量進行預測，能夠預測體育彩票銷售量的趨勢性變化規律，預測效果差[5]?，F代模型有神經網絡、灰色模型以及支持向量機等[6]，神經網絡要求樣本多，收斂速度慢，灰色模型只能對體育彩票銷售量的增長趨勢進行預測，支持向量機可以對體育彩票銷售量的隨機性變化特點進行預測，但是無法預測體育彩票銷售量的趨勢性變化特點，因此單一模型均存在各自的局限性[7]。近年來，組合優勢理論的研究不斷增多，有學者提出一些組合模型，將它們應用于經濟、股票等方面的研究[8?10]，組合優化模型集成各模型的優點，預測的準確性得到明顯改善，但是目前將組合優化模型應用到體育彩票銷售量的研究幾乎沒有。

為了提高體育彩票銷售量的預測精度，促進彩票產業的健康發展，本文提出了組合優化理論的體育彩票銷售量預測模型。首先采用小波分析對體育彩票銷售量進行分解，然后分別采用灰色模型和最小二乘支持向量機對高頻信息和低頻信息進行建模，最后根據權重值得到體育彩票銷售量的預測結果。結果表明，本文模型預測結果可信，為彩票產業提供了有用的參考信息。

1 相關技術

1.1 小波分析

3 體育彩票銷售量預測的應用實例

3.1 源數據

選擇某年某地區的體育彩票月銷售量作為確定對象，共獲得60個數據，以前40個數據建立體育彩票銷售量預測模型，其他數據分析其預測性能，數據如圖2所示。

3.2 結果與分析

采用本文模型對最后20個體育彩票銷售量進行預測，得到的結果如圖3所示。從圖3可以看出，本文模型體育彩票銷售量的預測偏差很小，可以很好地描述體育彩票銷售量的變化趨勢，實驗結果表明，本文模型是一種有效、高精度的體育彩票銷售量模型。

為了測試本文模型的優越性，選擇灰色模型、LSSVM以及文獻[6]的體育彩票銷售量預測模型進行對比實驗，統計它們的RMSE和MAPE，結果如表1所示。從表1可知，本文模型的RMSE和MAPE要小于對比模型，提高了體育彩票銷售量的預測精度。

4 結 語

針對體育彩票銷售量的趨勢性和隨機性變化特點，提出一種基于組合優化理論的體育彩票銷售量預測模型，結果表明，本文模型不僅對體育彩票銷售量的趨勢性變化特點進行了刻畫，而且可以準確跟蹤體育彩票銷售量的隨機變化規律，預測精度要高于其他模型，預測值可以幫助彩票產業的決策者提供有價值的信息，便于他們制定更優的銷售方案。

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