【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/09 大井 9R C1七八【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: 2022/05/09 18:55:00
- レース名: 9R C1七八
- 場所: 大井
- コース: ダート
- 距離: 1200m
- 頭数: 15頭
- 馬場: 良
- 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 | 3 | 5 | シンリバイバル | 8 | 73.0 |
| 2 | 4 | 7 | クォーターイモン | 54 | 73.7 |
| 3 | 7 | 12 | ボナセーラ | 33 | 73.8 |
| 4 | 5 | 8 | アーネストロング | 34 | 74.4 |
| 5 | 5 | 9 | スマイルフェアリー | 16 | 74.5 |
| 6 | 6 | 10 | タンジロー | 21 | 74.6 |
| 7 | 4 | 6 | ウォーバックス | 21 | 74.6 |
| 8 | 2 | 3 | ゼネラルヴィント | 25 | 74.7 |
| 9 | 8 | 15 | ネオスマイル | 12 | 75.0 |
| 10 | 3 | 4 | ケイセブン | 16 | 75.2 |
| 11 | 1 | 1 | カラヤン | 33 | 75.7 |
| 12 | 6 | 11 | センナリ | 21 | 77.0 |
| 13 | 2 | 2 | ヴリルエリーゼ | 17 | 80.6 |
| 14 | 7 | 13 | ビーナスオーキッド | 20 | 88.8 |
| 15 | 8 | 14 | ラヴィッシュ | 10 | 92.1 |
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 | 11 | 1 | 1 | カラヤン | 33 | 75.7 | 73.3 |
| 2 | 15 | 8 | 14 | ラヴィッシュ | 10 | 92.1 | 73.8 |
| 3 | 8 | 2 | 3 | ゼネラルヴィント | 25 | 74.7 | 74.0 |
| 5 | 2 | 4 | 7 | クォーターイモン | 54 | 73.7 | 74.2 |
| 4 | 3 | 7 | 12 | ボナセーラ | 33 | 73.8 | 74.2 |
| 6 | 10 | 3 | 4 | ケイセブン | 16 | 75.2 | 74.4 |
| 7 | 12 | 6 | 11 | センナリ | 21 | 77.0 | 75.4 |
| 8 | 5 | 5 | 9 | スマイルフェアリー | 16 | 74.5 | 75.5 |
| 9 | 7 | 6 | 10 | タンジロー | 21 | 74.6 | 75.6 |
| 10 | 9 | 8 | 15 | ネオスマイル | 12 | 75.0 | 75.8 |
| 11 | 6 | 4 | 6 | ウォーバックス | 21 | 74.6 | 75.9 |
| 12 | 13 | 2 | 2 | ヴリルエリーゼ | 17 | 80.6 | 76.6 |
| 13 | 1 | 3 | 5 | シンリバイバル | 8 | 73.0 | 76.7 |
| 14 | 4 | 5 | 8 | アーネストロング | 34 | 74.4 | 77.3 |
| 15 | 14 | 7 | 13 | ビーナスオーキッド | 20 | 88.8 | 77.4 |
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