【はずれ】【AI競馬予測】2022/07/17 高知 12R ファイナルレース【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: 2022/07/17 20:50:00
- レース名: 12R ファイナルレース
- 場所: 高知
- コース: ダート
- 距離: 1300m
- 頭数: 12頭
- 馬場: 不良
- 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 | 2 | 2 | サーキットブレイク | 13 | 82.9 |
2 | 7 | 10 | ガットゲンチタラ | 26 | 83.3 |
3 | 6 | 7 | ミスバイキング | 17 | 84.2 |
4 | 8 | 11 | ゴッドレイジング | 12 | 84.4 |
5 | 5 | 6 | サノコア | 14 | 85.6 |
6 | 6 | 8 | ペルグランデ | 10 | 85.8 |
7 | 3 | 3 | オンラインパワー | 25 | 86.3 |
8 | 7 | 9 | ロージーグロウ | 11 | 86.3 |
9 | 4 | 4 | モトチカ | 26 | 86.4 |
10 | 8 | 12 | ホシハタノキセキ | 7 | 87.0 |
11 | 5 | 5 | ガイフウカイセイ | 7 | 87.1 |
12 | 1 | 1 | ナノハナバタケ | 7 | 87.9 |
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 | 6 | 8 | ペルグランデ | 10 | 85.8 | 86.9 |
2 | 9 | 4 | 4 | モトチカ | 26 | 86.4 | 87.1 |
3 | 5 | 5 | 6 | サノコア | 14 | 85.6 | 87.2 |
4 | 3 | 6 | 7 | ミスバイキング | 17 | 84.2 | 87.4 |
5 | 4 | 8 | 11 | ゴッドレイジング | 12 | 84.4 | 87.6 |
6 | 7 | 3 | 3 | オンラインパワー | 25 | 86.3 | 87.7 |
7 | 2 | 7 | 10 | ガットゲンチタラ | 26 | 83.3 | 88.0 |
9 | 10 | 8 | 12 | ホシハタノキセキ | 7 | 87.0 | 88.0 |
8 | 11 | 5 | 5 | ガイフウカイセイ | 7 | 87.1 | 88.0 |
10 | 1 | 2 | 2 | サーキットブレイク | 13 | 82.9 | 88.4 |
11 | 12 | 1 | 1 | ナノハナバタケ | 7 | 87.9 | 88.7 |
12 | 8 | 7 | 9 | ロージーグロウ | 11 | 86.3 | 89.8 |
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。