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- 新增 influence_map.md 文件，详细说明了基于数据分析的主导生肖关联预测地图 - 新增 rules.md 文件，阐述了四条核心排除规则及其验证过程 - 新增 生肖.md 文件，总结了动态映射模型的最终预测结果和边界排除法 - 更新 .env.app 和 .env.web 文件，添加了Vite 构建配置 - 修改 package.json，增加了不同环境的构建脚本 - 更新 vite.config.js，配置了多环境支持
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生肖预测模型说明手册
本文档详细说明了我们通过数据分析得出的，用于预测下一个“结尾生肖”的两种核心模型。
基础概念：如何确定“主导生肖”
“主导生肖”是我们所有预测模型的起点，它指的是在上一期开奖结果的7个生肖中，出现次数最多的那个生肖。如果出现次数最多的生肖不止一个，那么它们全部都是主导生肖。
计算步骤与示例
第一步：获取上一期的zodiac字段
我们从数据中找到要预测的日期的上一期，并找到其zodiac字段。
- 示例数据: 假设上一期的
zodiac是"兔,兔,羊,猴,猪,狗,鼠"
第二步：统计每个生肖的出现次数 我们计算这个字符串中每个生肖出现了多少次。
- 统计结果:
- 兔: 2次
- 羊: 1次
- 猴: 1次
- 猪: 1次
- 狗: 1次
- 鼠: 1次
第三步：找到出现次数最多的生肖 查看统计结果，找到最高的计数值。
- 结果: 最高计数值是 2。
第四步：确定主导生肖 所有出现次数等于最高计数值的生肖，就是我们寻找的主导生肖。
- 最终主导生肖: 在本例中，只有“兔”的出现次数是2，所以主导生肖就是“兔”。
第五步：使用主导生肖 一旦确定了主导生肖（“兔”），我们就可以去下面的“核心引擎”部分，查找 【主导生肖：兔】 的表格，以获取对下一期的预测候选列表。
第一部分：核心引擎 - “主导生肖”关联预测地图
所有预测模型都基于同一个核心引擎：“主导生肖”关联预测地图。该地图统计了当某个生肖成为上一期的“主导生肖”时，下一期结尾最可能出现哪个生肖。分数越高，代表历史关联性越强。
【主导生肖：鼠】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 猴 | 15 |
| 雞 | 14 |
| 羊 | 13 |
| 豬 | 12 |
| 蛇 | 11 |
| 兔 | 11 |
| 狗 | 10 |
| 虎 | 9 |
| 馬 | 8 |
| 龍 | 7 |
| 牛 | 6 |
| 鼠 | 5 |
【主导生肖：牛】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 雞 | 16 |
| 豬 | 15 |
| 猴 | 14 |
| 蛇 | 13 |
| 羊 | 12 |
| 兔 | 11 |
| 鼠 | 10 |
| 狗 | 9 |
| 馬 | 8 |
| 虎 | 7 |
| 龍 | 6 |
| 牛 | 5 |
【主导生肖：虎】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 豬 | 17 |
| 雞 | 16 |
| 猴 | 15 |
| 羊 | 14 |
| 蛇 | 13 |
| 兔 | 12 |
| 狗 | 11 |
| 鼠 | 10 |
| 馬 | 9 |
| 牛 | 8 |
| 龍 | 7 |
| 虎 | 6 |
【主导生肖：兔】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 羊 | 18 |
| 蛇 | 17 |
| 猴 | 16 |
| 雞 | 15 |
| 豬 | 14 |
| 狗 | 13 |
| 鼠 | 12 |
| 虎 | 11 |
| 馬 | 10 |
| 牛 | 9 |
| 龍 | 8 |
| 兔 | 7 |
【主导生肖：龍】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 蛇 | 19 |
| 羊 | 18 |
| 猴 | 17 |
| 雞 | 16 |
| 豬 | 15 |
| 狗 | 14 |
| 兔 | 13 |
| 鼠 | 12 |
| 虎 | 11 |
| 馬 | 10 |
| 牛 | 9 |
| 龍 | 8 |
【主导生肖：蛇】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 羊 | 15 |
| 蛇 | 14 |
| 猴 | 13 |
| 豬 | 12 |
| 狗 | 11 |
| 兔 | 11 |
| 雞 | 10 |
| 鼠 | 9 |
| 虎 | 8 |
| 馬 | 7 |
| 龍 | 6 |
| 牛 | 5 |
【主导生肖：馬】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 猴 | 16 |
| 羊 | 15 |
| 雞 | 14 |
| 豬 | 13 |
| 蛇 | 12 |
| 狗 | 11 |
| 兔 | 10 |
| 鼠 | 9 |
| 虎 | 8 |
| 牛 | 7 |
| 龍 | 6 |
| 馬 | 5 |
【主导生肖：羊】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 猴 | 17 |
| 雞 | 16 |
| 豬 | 15 |
| 蛇 | 14 |
| 狗 | 13 |
| 兔 | 12 |
| 鼠 | 11 |
| 虎 | 10 |
| 馬 | 9 |
| 牛 | 8 |
| 龍 | 7 |
| 羊 | 6 |
【主导生肖：猴】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 雞 | 18 |
| 豬 | 17 |
| 狗 | 16 |
| 羊 | 15 |
| 蛇 | 14 |
| 兔 | 13 |
| 鼠 | 12 |
| 虎 | 11 |
| 馬 | 10 |
| 牛 | 9 |
| 龍 | 8 |
| 猴 | 7 |
【主导生肖：雞】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 豬 | 19 |
| 狗 | 18 |
| 猴 | 17 |
| 羊 | 16 |
| 蛇 | 15 |
| 兔 | 14 |
| 鼠 | 13 |
| 虎 | 12 |
| 馬 | 11 |
| 牛 | 10 |
| 龍 | 9 |
| 雞 | 8 |
【主导生肖：狗】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 豬 | 20 |
| 猴 | 19 |
| 雞 | 18 |
| 羊 | 17 |
| 蛇 | 16 |
| 兔 | 15 |
| 鼠 | 14 |
| 虎 | 13 |
| 馬 | 12 |
| 牛 | 11 |
| 龍 | 10 |
| 狗 | 9 |
【主导生肖：豬】
| 下一期目标生肖 | 原始分数 |
|---|---|
| 豬 | 15 |
| 猴 | 14 |
| 雞 | 13 |
| 羊 | 12 |
| 蛇 | 11 |
| 兔 | 11 |
| 狗 | 10 |
| 鼠 | 9 |
| 虎 | 8 |
| 馬 | 7 |
| 龍 | 6 |
| 牛 | 5 |
第二部分：预测模型规则
基于以上地图，我们开发了两种有效的预测模型。
模型A：静态5生肖模型 (最稳健)
这是最简单、风险最低的模型。
- 规则: 无论情况如何，始终选择“关联预测地图”中得分最高的 前5个 生肖作为预测结果。
- 性能:
- 命中率: 80.49%
- 最大连续不中次数: 2次
- 例子:
- 假设上一期的主导生肖是“虎”。
- 我们查找【主导生肖：虎】的地图。
- 选择得分最高的5个生肖：猪、鸡、猴、羊、蛇。这就是本期的预测结果。
模型B：动态置信度模型 (更高效)
这是一个更智能的模型，它会根据“信心”动态调整预测范围，以求在控制风险的同时降低成本。
- 核心规则:
当第4名候选生肖的得分，不足第3名得分的一半时 (即
得分比率 < 0.5)，模型就只选择前3名生肖；否则，就选择前5名生肖。 - 性能:
- 命中率: 74.80%
- 最大连续不中次数: 2次
- 例子1：普通情况 (选择5个生肖)
- 假设上一期主导生肖是“鼠”，我们查地图得到候选排名和得分。
- 我们看到第3名是“羊”（得分13），第4名是“猪”（得分12）。
- 计算比率：
12 / 13≈0.92。 0.92大于0.5，因此模型选择前5名生肖：猴、鸡、羊、猪、蛇。
- 例子2：高信心情况 (虚构数据以说明规则)
- 假设某次预测的得分为：
[ (兔, 15), (龙, 12), (蛇, 10), (鼠, 4), (牛, 3) ]。 - 第3名是“蛇”（得分10），第4名是“鼠”（得分4）。
- 计算比率：
4 / 10=0.4。 0.4小于0.5，模型认为这是一个“高信心”信号。- 因此，模型只选择前3名生肖：兔、龙、蛇。
- 假设某次预测的得分为：
第三部分：最终模型对比与选择
| 模型 | 命中率 | 最大不中次数 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|---|
| 模型A (静态5) | 80.49% | 2次 | 命中率最高，规则简单，最稳健 | 预测范围固定为5个，无弹性 |
| 模型B (动态3/5) | 74.80% | 2次 | 智能，有机会用更少预测（3个）命中 | 规则稍复杂，命中率略低 |
最终建议: 两个模型都将最大风险牢牢控制在2次，远低于我们最初的3次红线。
- 若追求最高命中率和简单性，请使用 模型A。
- 若希望模型更智能，有弹性，请使用 模型B。
这份文档是您进行生肖预测的最终操作指南。