【単勝510円当選】【AI競馬予測】2022/03/04 佐賀 9R SAGAイブニング賞【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: 2022/03/04 17:50:00
- レース名: 9R SAGAイブニング賞
- 場所: 佐賀
- コース: ダート
- 距離: 1400m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 良
- 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 | 11 | サトミノヒカリ | 16 | 86.6 |
| 2 | 2 | 2 | キンカイレイア | 34 | 90.6 |
| 3 | 1 | 1 | ハシュマル | 16 | 91.4 |
| 4 | 6 | 7 | ヘルデンラウフ | 37 | 92.0 |
| 5 | 7 | 10 | セレージャ | 20 | 92.2 |
| 6 | 8 | 12 | シゲルシュニン | 30 | 92.3 |
| 7 | 5 | 5 | ゴールドヒューズ | 60 | 92.6 |
| 8 | 7 | 9 | テソーロ | 84 | 93.2 |
| 9 | 6 | 8 | コンソラトゥール | 38 | 93.4 |
| 10 | 3 | 3 | クリノゴーギャン | 60 | 93.4 |
| 11 | 4 | 4 | アスクローンウルフ | 16 | 93.4 |
| 12 | 5 | 6 | ブランドランナー | 93 | 93.5 |
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 | 1 | 8 | 11 | サトミノヒカリ | 16 | 86.6 | 91.2 |
| 2 | 8 | 7 | 9 | テソーロ | 84 | 93.2 | 92.1 |
| 4 | 5 | 7 | 10 | セレージャ | 20 | 92.2 | 92.2 |
| 3 | 6 | 8 | 12 | シゲルシュニン | 30 | 92.3 | 92.2 |
| 5 | 10 | 4 | 4 | アスクローンウルフ | 16 | 93.4 | 92.2 |
| 6 | 4 | 6 | 7 | ヘルデンラウフ | 37 | 92.0 | 92.4 |
| 7 | 2 | 2 | 2 | キンカイレイア | 34 | 90.6 | 92.9 |
| 8 | 9 | 3 | 3 | クリノゴーギャン | 60 | 93.4 | 93.3 |
| 9 | 11 | 6 | 8 | コンソラトゥール | 38 | 93.4 | 93.4 |
| 10 | 3 | 1 | 1 | ハシュマル | 16 | 91.4 | 93.9 |
| 11 | 7 | 5 | 5 | ゴールドヒューズ | 60 | 92.6 | 94.1 |
| 12 | 12 | 5 | 6 | ブランドランナー | 93 | 93.5 | 94.4 |
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 |
|---|---|---|
| 単勝 | 11 | 510円 |
| 複勝 | 11 | 220円 |
ブログランキング参加中！
どれか1つでもクリックいただけると励みになります。よろしくお願いいたします。
