随着福利彩票和足球彩票的普及,人们对其投资的热情越来越高。彩民们为了获得巨额回报,根据自己的经验研究出一些预测方法,而一些彩票专家也给出了自己的观点,预测下一期的中奖号码。但是这些预测方法对于彩票系统中出现的干扰问题、非线性问题等都没有得到很好的解决。随着人工智能技术的发展,人工神经网络理论也得到了迅速的发展,其中BP神经网络是各种神经网络中具有代表意义的神经网络之一,并获得了广泛的应用。本文就是应用BP神经网络理论对福彩进行预测的。本文对BP神经网络及算法进行了系统而详细的介绍,分析了它存在的主要缺陷及其产生的原因,并依据福彩预测的要求,介绍了相应的改进措施:添加动量项、修正学习率。首先,根据福彩的游戏规则,确定了输入层和输出层的神经网络结构,在三方面对BP网络进行设计:隐含层和输出层是否使用相同的激活函数;隐含层数;隐含层节点的最佳个数。通过对学习和预测结果的对比分析,得出以下结论:隐含层和输出层使用不同的激活函数;选择三层BP网络;隐含层的节点数为17,从而确定了适合福彩预测的BP网络结构。将训练好的网络进行测试,正确率达到76%,比其它预测软件的精度提高了2~3倍。在此基础上,将本文的研究成果设计成一个预测软件,并详细介绍了此软件的体系结构、具备的功能及易于操作的界面。本文的研究内容为福彩预测开辟了一条新的途径,既有理论上的指导意义,又有现实中的应用价值。