【複勝160円当選】【AI競馬予測】2023/01/15 小倉 11R 門司S【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: 2023/01/15 15:25:00
- レース名: 11R 門司S
- 場所: 小倉
- コース: ダート
- 距離: 1700m
- 頭数: 14頭
- 馬場: 重
- 天気: 曇
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 | 8 | 13 | メイショウダジン | 23 | 84.0 |
2 | 6 | 10 | アラジンバローズ | 8 | 100.0 |
3 | 5 | 8 | クリノフラッシュ | 33 | 100.8 |
4 | 4 | 6 | ファシネートゼット | 24 | 103.9 |
5 | 2 | 2 | ハギノアトラス | 22 | 104.7 |
6 | 1 | 1 | ジャズブルース | 11 | 105.1 |
7 | 4 | 5 | ダノンファスト | 22 | 105.2 |
8 | 7 | 12 | ミステリオーソ | 20 | 105.4 |
9 | 7 | 11 | ディパッセ | 11 | 105.8 |
10 | 3 | 4 | プリマジア | 24 | 105.9 |
11 | 6 | 9 | ロッシュローブ | 25 | 107.4 |
12 | 5 | 7 | ブリッツファング | 7 | 107.4 |
13 | 8 | 14 | ソリタリオ | 10 | 107.7 |
14 | 3 | 3 | ダンツキャッスル | 35 | 112.0 |
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 | 12 | 6 | 9 | ロッシュローブ | 25 | 107.4 | 102.0 |
2 | 2 | 6 | 10 | アラジンバローズ | 8 | 100.0 | 102.1 |
3 | 11 | 5 | 7 | ブリッツファング | 7 | 107.4 | 102.3 |
4 | 3 | 5 | 8 | クリノフラッシュ | 33 | 100.8 | 102.6 |
5 | 7 | 4 | 5 | ダノンファスト | 22 | 105.2 | 102.7 |
6 | 6 | 1 | 1 | ジャズブルース | 11 | 105.1 | 102.8 |
7 | 10 | 3 | 4 | プリマジア | 24 | 105.9 | 102.9 |
8 | 5 | 2 | 2 | ハギノアトラス | 22 | 104.7 | 103.1 |
9 | 14 | 3 | 3 | ダンツキャッスル | 35 | 112.0 | 103.2 |
10 | 8 | 7 | 12 | ミステリオーソ | 20 | 105.4 | 103.6 |
11 | 9 | 7 | 11 | ディパッセ | 11 | 105.8 | 103.7 |
12 | 4 | 4 | 6 | ファシネートゼット | 24 | 103.9 | 103.9 |
13 | 13 | 8 | 14 | ソリタリオ | 10 | 107.7 | 104.4 |
14 | 1 | 8 | 13 | メイショウダジン | 23 | 84.0 | 104.9 |
当選した払い戻し金
当選結果は次の通りです。
馬券種類 | 番号 | 払い戻し金 |
---|---|---|
複勝 | 10 | 160円 |