【はずれ】【AI競馬予測】2023/02/14 浦和 9R 幸せつながるみんなの町 吉川賞【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: 2023/02/14 15:05:00
- レース名: 9R 幸せつながるみんなの町 吉川賞
- 場所: 浦和
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 不良
- 天気: 晴
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 | 12 | ギャラクシーセブン | 19 | 87.8 |
2 | 8 | 11 | モリトローテローゼ | 44 | 90.4 |
3 | 2 | 2 | クランプ | 13 | 90.5 |
4 | 5 | 5 | マルノアンナ | 12 | 90.6 |
5 | 4 | 4 | ジュエリークラフト | 11 | 90.9 |
6 | 7 | 9 | エイシンスタートル | 24 | 91.4 |
7 | 6 | 8 | ミュークレグルス | 36 | 91.6 |
8 | 6 | 7 | スイフトマリー | 16 | 91.8 |
9 | 5 | 6 | ノアブラック | 34 | 92.7 |
10 | 7 | 10 | ベガエクスプレス | 19 | 92.7 |
11 | 3 | 3 | スパイツァック | 14 | 96.3 |
12 | 1 | 1 | シナノラニオー | 14 | 96.8 |
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 | 9 | 5 | 6 | ノアブラック | 34 | 92.7 | 90.7 |
2 | 11 | 3 | 3 | スパイツァック | 14 | 96.3 | 90.8 |
3 | 5 | 4 | 4 | ジュエリークラフト | 11 | 90.9 | 91.4 |
4 | 8 | 6 | 7 | スイフトマリー | 16 | 91.8 | 91.6 |
5 | 4 | 5 | 5 | マルノアンナ | 12 | 90.6 | 91.8 |
6 | 6 | 7 | 9 | エイシンスタートル | 24 | 91.4 | 92.1 |
7 | 12 | 1 | 1 | シナノラニオー | 14 | 96.8 | 92.2 |
9 | 2 | 8 | 11 | モリトローテローゼ | 44 | 90.4 | 92.5 |
8 | 7 | 6 | 8 | ミュークレグルス | 36 | 91.6 | 92.5 |
10 | 3 | 2 | 2 | クランプ | 13 | 90.5 | 93.4 |
11 | 10 | 7 | 10 | ベガエクスプレス | 19 | 92.7 | 94.1 |
12 | 1 | 8 | 12 | ギャラクシーセブン | 19 | 87.8 | 94.4 |
当選した払い戻し金
当選した払い戻し金はありませんでした。