【はずれ】【AI競馬予測】2022/11/03 門別 7R BTCと共に走る特別【AIモデル: MRTPM_V1】
AIモデル: 「MRTPM(Version 1)」によるレース予測を算出しました。
AIモデル「MRTPM(Version 1)」の概要
MRTPM (Multi Regression Time Prediction Model): 重回帰分析を用いたタイム予測モデル
各馬に対して、過去レースの結果をもとに重回帰モデルを作り、次のレースのタイムを予測する。
*AIモデル「MRTPM(Version 1)」の詳細についてはこちらをご参照ください。予測
予測対象レース情報
- レース日時: 2022/11/03 15:30:00
- レース名: 7R BTCと共に走る特別
- 場所: 門別
- コース: ダート
- 距離: 1200m
- 頭数: 9頭
- 馬場: 重
- 天気: 雨
予測内容
予測結果は次の通りです。
タイムを予測するために利用した過去レース数も表記しています。
| 予測着順 | 枠番 | 馬番 | 馬名 | 有効過去レース数 | 予測タイム |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 7 | 7 | ユキゲシズク | 24 | 73.0 |
| 2 | 2 | 2 | ヤマニンエピクーレ | 14 | 73.1 |
| 3 | 1 | 1 | ペルセポリス | 20 | 74.3 |
| 4 | 6 | 6 | ザリナイラン | 44 | 74.5 |
| 5 | 3 | 3 | パーセプトロン | 47 | 74.7 |
| 6 | 5 | 5 | ウインルモンド | 46 | 75.4 |
| 7 | 8 | 9 | メンコイモモチャン | 17 | 77.5 |
| 8 | 4 | 4 | アタンドラヴニール | 25 | 81.4 |
| 9 | 8 | 8 | ラッパラッパー | 18 | 86.2 |
結果
レース結果
レース結果は次の通りです。
予測内容も併記しています。
| 着順 | 予測着順 | 枠番 | 馬番 | 馬名 | 有効過去レース数 | 予測タイム | タイム |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 7 | 8 | 9 | メンコイモモチャン | 17 | 77.5 | 73.3 |
| 2 | 4 | 6 | 6 | ザリナイラン | 44 | 74.5 | 73.9 |
| 3 | 6 | 5 | 5 | ウインルモンド | 46 | 75.4 | 74.5 |
| 5 | 1 | 7 | 7 | ユキゲシズク | 24 | 73.0 | 74.6 |
| 4 | 3 | 1 | 1 | ペルセポリス | 20 | 74.3 | 74.6 |
| 6 | 9 | 8 | 8 | ラッパラッパー | 18 | 86.2 | 74.6 |
| 7 | 5 | 3 | 3 | パーセプトロン | 47 | 74.7 | 75.8 |
| 8 | 8 | 4 | 4 | アタンドラヴニール | 25 | 81.4 | 76.7 |
| 9 | 2 | 2 | 2 | ヤマニンエピクーレ | 14 | 73.1 | 78.0 |
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