方法

通过时间误差减少 45%：我们如何测量

RAVIT 给出的通过时间中位误差为 6.3%，传统计算为 13.2%。下面是测试方法、数据，以及这些数据不能说明的事。

测试

118 场已举办的比赛，98,479 名完赛者。

对每一届比赛，RAVIT 只用每名跑者的 UTMB Index 和往届成绩来计算其通过时间，就像为准备下一届的跑者计算一样。

来源

这些时间逐个通过点与实际时间进行了比较。

同样的测试也用传统计算做了一遍，以便对比。

6.3%

RAVIT

中位误差，约 38 分钟

13.2%

传统计算

中位误差，约 65 分钟

−52%

使用 RAVIT 后的误差

95% 置信区间：46% 至 59%。我们展示 45%，即较保守的数值。

我们 71% 的时间与实际相差不到 10%，传统计算为 39%。

依据：比赛后三分之二路段的通过时间，91 场比赛，79,095 名完赛者。

误差随比赛位置的变化，基于未用于训练通用模型的 89 场比赛。绿色：RAVIT。橙色：我们的通用模型，在比赛尚无成绩时使用。灰色：传统计算。

按“努力公里”保持恒定配速：1 公里计为 1，每 100 米爬升另加 1 努力公里。

配速由 UTMB Index 推算：配速 = exp(2.555 − 0.00123 × index) 分钟/努力公里，这一关系是在测试中其他所有比赛上拟合得到的。

不考虑疲劳，也不考虑比赛特有的地形：只是一个简单的配速计算。

它比较的是 RAVIT 与传统计算，而不是市场上的每一款应用。

它适用于我们拥有往届成绩的比赛。对于其他比赛，我们的通用模型比传统计算误差少 37%（区间 27% 至 45%）。

这是中位误差：对一半的跑者来说，偏差更大。

只统计跑到终点的跑者。

UTMB Index 取自每届成绩榜上公布的数值。

测量日期 2026年10月9日，每次计算引擎改进后重新测量。置信区间：对比赛进行 1,000 次随机抽样。