機械学習およびニューラルネットワークによる競馬予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS18012

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2018/03/22

タイトル(英語): Predicting Horse Racing Result using Neural Network and Machine Learning

著者名: 小川 恭子(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学),松本 啓之亮(大阪府立大学),吉岡 理文(大阪府立大学)

著者名(英語): Kyoko Ogawa(Osaka Prefecture University),Naoki Mori(Osaka Prefecture University),Keinosuke Matsumoto(Osaka Prefecture University),Michifumi Yoshioka(Osaka Prefecture University)

キーワード: 機械学習|競馬予測|ニューラルネットワーク|サポートベクターマシン|Machine Learning|Predicting Horse Racing Result|Neural Network|Support Vector Machine

要約(日本語): 近年, 機械学習を用いた競馬結果の時系列予測が注目されている. 深い学習の発展を背景に, ニューラルネットワーク（NN）に関する多くの研究が報告されている. 本研究では, 競馬結果を予測する問題に対して, いくつかの機械学習法を適用する. また, サポートベクトルを用いて初期重みを設定する新規NNを提案する. 本手法の有効性は, 実際の日本の競馬結果を参考にした実験によって確認する.

要約(英語): Recently, time series prediction of horse racing result using machine learning has attracted attention. While lots of researches on neural networks (NNs) have been reported with a background of the development of deep learning. In this research, we apply several machine learning methods to the problem of predicting the horse racing result. We also propose novel NNs which set initial weight by using support vectors. The effectiveness of the proposed method is confirmed by computer experiments taking real Japanese horse racing results as examples.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 625 Kバイト