【はずれ】【AI競馬予測】2022/03/10 園田 11R ムスカリ賞B1B2【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: 2022/03/10 17:50:00
- レース名: 11R ムスカリ賞B1B2
- 場所: 園田
- コース: ダート
- 距離: 1700m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 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 | ウインアライバル | 39 | 101.2 |
| 2 | 3 | 3 | グリーナリー | 23 | 111.9 |
| 3 | 7 | 10 | ヨハネスボーイ | 28 | 112.4 |
| 4 | 2 | 2 | コスモタイシ | 40 | 112.5 |
| 5 | 5 | 5 | クイントゥープル | 73 | 113.4 |
| 6 | 7 | 9 | テンマダイウェーヴ | 34 | 114.1 |
| 7 | 4 | 4 | マンテーニャ | 16 | 115.2 |
| 8 | 8 | 11 | コスモヴァーズ | 77 | 116.5 |
| 9 | 6 | 7 | シトラスクーラー | 57 | 116.5 |
| 10 | 1 | 1 | ギルランディーナ | 10 | 116.9 |
| 11 | 5 | 6 | ダイヤモンドリリー | 62 | 118.0 |
| 12 | 6 | 8 | イスズイーグル | 68 | 120.6 |
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 | 8 | 6 | 7 | シトラスクーラー | 57 | 116.5 | 112.9 |
| 2 | 4 | 2 | 2 | コスモタイシ | 40 | 112.5 | 113.0 |
| 4 | 2 | 3 | 3 | グリーナリー | 23 | 111.9 | 113.2 |
| 5 | 7 | 4 | 4 | マンテーニャ | 16 | 115.2 | 113.2 |
| 3 | 9 | 8 | 11 | コスモヴァーズ | 77 | 116.5 | 113.2 |
| 6 | 12 | 6 | 8 | イスズイーグル | 68 | 120.6 | 113.4 |
| 7 | 10 | 1 | 1 | ギルランディーナ | 10 | 116.9 | 113.5 |
| 8 | 11 | 5 | 6 | ダイヤモンドリリー | 62 | 118.0 | 113.5 |
| 9 | 1 | 8 | 12 | ウインアライバル | 39 | 101.2 | 113.7 |
| 10 | 3 | 7 | 10 | ヨハネスボーイ | 28 | 112.4 | 113.8 |
| 11 | 6 | 7 | 9 | テンマダイウェーヴ | 34 | 114.1 | 114.0 |
| 12 | 5 | 5 | 5 | クイントゥープル | 73 | 113.4 | 114.1 |
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