【はずれ】【AI競馬予測】2022/05/17 名古屋 11R あすなろ杯【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: 2022/05/17 16:40:00
- レース名: 11R あすなろ杯
- 場所: 名古屋
- コース: ダート
- 距離: 1700m
- 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 | 12 | マルグレーテ | 33 | 108.7 |
| 2 | 4 | 4 | マルカフォルトゥナ | 22 | 108.9 |
| 3 | 7 | 9 | テディボーイ | 77 | 111.8 |
| 4 | 2 | 2 | ヴァーツラフ | 54 | 112.4 |
| 5 | 5 | 6 | マテラシオン | 26 | 113.4 |
| 6 | 6 | 8 | キョウワスピネル | 54 | 113.5 |
| 7 | 6 | 7 | ザビーチ | 68 | 113.9 |
| 8 | 1 | 1 | アレナマエストロ | 14 | 114.4 |
| 9 | 7 | 10 | ミラクルキャッシュ | 44 | 115.6 |
| 10 | 5 | 5 | メモリーバリケード | 57 | 116.2 |
| 11 | 3 | 3 | セイオーキッド | 14 | 116.9 |
| 12 | 8 | 11 | デンプシーロール | 30 | 117.1 |
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 | 3 | 3 | セイオーキッド | 14 | 116.9 | 110.4 |
| 2 | 12 | 8 | 11 | デンプシーロール | 30 | 117.1 | 110.6 |
| 4 | 3 | 7 | 9 | テディボーイ | 77 | 111.8 | 110.9 |
| 3 | 10 | 5 | 5 | メモリーバリケード | 57 | 116.2 | 110.9 |
| 5 | 7 | 6 | 7 | ザビーチ | 68 | 113.9 | 111.2 |
| 7 | 5 | 5 | 6 | マテラシオン | 26 | 113.4 | 111.3 |
| 6 | 8 | 1 | 1 | アレナマエストロ | 14 | 114.4 | 111.3 |
| 8 | 6 | 6 | 8 | キョウワスピネル | 54 | 113.5 | 111.5 |
| 9 | 2 | 4 | 4 | マルカフォルトゥナ | 22 | 108.9 | 112.2 |
| 10 | 9 | 7 | 10 | ミラクルキャッシュ | 44 | 115.6 | 113.0 |
| 11 | 1 | 8 | 12 | マルグレーテ | 33 | 108.7 | 114.2 |
| 12 | 4 | 2 | 2 | ヴァーツラフ | 54 | 112.4 | 114.7 |
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