【はずれ】【AI競馬予測】2022/06/29 大井 12R ボンネビルレコード賞【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: 2022/06/29 20:50:00
- レース名: 12R ボンネビルレコード賞
- 場所: 大井
- コース: ダート
- 距離: 1200m
- 頭数: 13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 | 7 | 10 | ジークガンビット | 9 | 73.3 |
| 2 | 6 | 9 | フェアウィンド | 22 | 73.4 |
| 3 | 8 | 12 | グラスクアドラ | 23 | 73.6 |
| 4 | 3 | 3 | グランフェスタ | 33 | 73.7 |
| 5 | 1 | 1 | アノマリー | 65 | 73.8 |
| 6 | 4 | 4 | ムサシシニスター | 28 | 73.9 |
| 7 | 6 | 8 | カラヤン | 35 | 74.2 |
| 8 | 8 | 13 | サイレントギフト | 10 | 74.2 |
| 9 | 5 | 6 | ガンブーツダンス | 17 | 74.4 |
| 10 | 4 | 5 | フライングトリップ | 22 | 74.6 |
| 11 | 5 | 7 | カヴァス | 22 | 75.3 |
| 12 | 7 | 11 | キョウエイロナ | 17 | 76.3 |
| 13 | 2 | 2 | ナックレジェンド | 18 | 79.0 |
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 | 6 | 4 | 4 | ムサシシニスター | 28 | 73.9 | 72.6 |
| 2 | 7 | 6 | 8 | カラヤン | 35 | 74.2 | 72.7 |
| 4 | 8 | 8 | 13 | サイレントギフト | 10 | 74.2 | 73.3 |
| 3 | 9 | 5 | 6 | ガンブーツダンス | 17 | 74.4 | 73.3 |
| 5 | 2 | 6 | 9 | フェアウィンド | 22 | 73.4 | 73.8 |
| 6 | 3 | 8 | 12 | グラスクアドラ | 23 | 73.6 | 73.9 |
| 7 | 1 | 7 | 10 | ジークガンビット | 9 | 73.3 | 74.0 |
| 7 | 5 | 1 | 1 | アノマリー | 65 | 73.8 | 74.0 |
| 9 | 11 | 5 | 7 | カヴァス | 22 | 75.3 | 74.1 |
| 10 | 13 | 2 | 2 | ナックレジェンド | 18 | 79.0 | 74.1 |
| 11 | 10 | 4 | 5 | フライングトリップ | 22 | 74.6 | 75.0 |
| 12 | 12 | 7 | 11 | キョウエイロナ | 17 | 76.3 | 75.1 |
| 13 | 4 | 3 | 3 | グランフェスタ | 33 | 73.7 | 75.4 |
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