【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/16 水沢 10R チャイナアスタ賞【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: 2022/05/16 16:55:00
- レース名: 10R チャイナアスタ賞
- 場所: 水沢
- 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 | 1 | 1 | キンバ | 21 | 86.6 |
2 | 7 | 10 | ゲンキチヤマト | 47 | 87.8 |
3 | 6 | 8 | ムーンフェアリー | 34 | 88.1 |
4 | 3 | 3 | ルミナスアロー | 57 | 88.5 |
5 | 5 | 6 | ツルマルハナコ | 23 | 89.7 |
6 | 6 | 7 | トキノソマリ | 22 | 91.2 |
7 | 7 | 9 | キズナビーム | 51 | 91.6 |
8 | 2 | 2 | コスモピエドラ | 29 | 91.8 |
9 | 4 | 4 | ケイリュウアサヒ | 34 | 92.1 |
10 | 8 | 11 | カガジャドール | 45 | 92.3 |
11 | 5 | 5 | ピンクキャンディー | 53 | 92.3 |
12 | 8 | 12 | トキノワンカラット | 19 | 96.1 |
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 | 8 | 11 | カガジャドール | 45 | 92.3 | 89.5 |
2 | 5 | 5 | 6 | ツルマルハナコ | 23 | 89.7 | 89.9 |
3 | 10 | 5 | 5 | ピンクキャンディー | 53 | 92.3 | 90.0 |
4 | 7 | 7 | 9 | キズナビーム | 51 | 91.6 | 90.3 |
5 | 4 | 3 | 3 | ルミナスアロー | 57 | 88.5 | 90.4 |
6 | 8 | 2 | 2 | コスモピエドラ | 29 | 91.8 | 90.7 |
7 | 1 | 1 | 1 | キンバ | 21 | 86.6 | 91.3 |
8 | 12 | 8 | 12 | トキノワンカラット | 19 | 96.1 | 91.4 |
9 | 2 | 7 | 10 | ゲンキチヤマト | 47 | 87.8 | 91.5 |
10 | 6 | 6 | 7 | トキノソマリ | 22 | 91.2 | 91.9 |
11 | 9 | 4 | 4 | ケイリュウアサヒ | 34 | 92.1 | 92.2 |
12 | 3 | 6 | 8 | ムーンフェアリー | 34 | 88.1 | 93.0 |
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。