利用深度学习模型为F1赛车提供数据驱动的进站策略决策支持

《Frontiers in Artificial Intelligence》：Data-driven pit stop decision support for Formula 1 using deep learning models

最优换胎时间预测：基于深度学习的F1赛事策略优化研究。提出融合数据预处理（标准化、SMOTE）与五类深度学习模型（Bi-LSTM、TCN-GRU、GRU、InceptionTime、CNN-BiLSTM）的框架，Bi-LSTM在测试集上以0.81 F1分数表现最佳，通过双向长短期记忆捕捉赛道动态。研究结合历史赛事可视化接口验证模型可靠性，为实时策略决策提供支持。

　　在当今的赛车运动中，Formula 1（一级方程式赛车）作为一项高度竞争性的赛事，其胜负往往取决于一系列细微的技术与策略因素。其中，轮胎更换（pit stop）的时机被认为是影响比赛结果的关键变量之一。在高速竞速中，哪怕是一个千分之一秒的差异都可能决定车手是否能够登上领奖台。然而，传统的基于人工经验的决策方式在复杂多变的赛道条件和天气影响下显得不够稳定，这促使研究者探索利用深度学习技术，从原始的赛道数据中提取出更精确的决策依据。

本研究提出了一种数据驱动的深度学习框架，通过从FastF1 API提取的原始赛道数据，预测出最优的轮胎更换时机。研究团队采用了一种系统化的数据预处理方法，包括标准化、缺失值填补和合成少数类过采样技术（SMOTE），以提升模型的鲁棒性。通过对多个深度学习模型（包括双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）、时间卷积网络-门控循环单元（TCN-GRU）、门控循环单元（GRU）、InceptionTime和卷积神经网络-双向长短期记忆网络（CNN-BiLSTM））的训练和评估，发现Bi-LSTM在多个指标上表现最佳。该模型的高精度（0.77）、高召回率（0.86）和高F1分数（0.81）表明其在预测赛道上的轮胎更换时机方面具有强大的能力。

研究中还提到，为了确保模型的预测能力，开发了一个历史赛道可视化界面，使研究者能够直观地观察模型的预测结果与实际赛事数据之间的匹配程度。这一工具不仅有助于评估模型的性能，还能为车队提供实际的策略支持，从而在实际比赛中做出更科学的决策。然而，尽管模型在预测能力上表现出色，但在实际应用中仍面临一些挑战，如数据获取的限制和赛车规则的频繁变化。因此，研究者建议未来的工作应探索如何在更广泛的数据集上训练模型，以及如何将模型与更复杂的策略分析相结合，以提高其预测的准确性和实用性。

在模型的训练过程中，研究者强调了数据预处理的重要性。原始数据通常包含大量的缺失值和不均衡的类别分布，这可能影响模型的学习效果。因此，团队采用标准化方法处理连续变量，并使用K近邻（KNN）算法填补缺失值，以确保数据的完整性和一致性。同时，通过SMOTE技术对数据集进行过采样，使得“有轮胎更换”和“无轮胎更换”的类别数量趋于平衡，从而提升模型在处理少数类时的泛化能力。

研究还指出，Bi-LSTM之所以表现优异，主要归因于其能够捕捉到序列数据中的长期依赖关系。相比传统的单向循环神经网络，Bi-LSTM可以同时处理过去和未来的时间步，从而在预测轮胎更换时机时，更全面地考虑赛道条件和车手表现的变化趋势。此外，研究团队还提到，其他模型如TCN-GRU、GRU、InceptionTime和CNN-BiLSTM虽然在某些指标上也有不错的表现，但它们在处理不均衡数据时，无法像Bi-LSTM那样稳定地输出高精度的预测结果。

本研究的结果表明，深度学习在Formula 1的策略预测中具有显著的优势。通过结合多层神经网络和数据预处理技术，模型能够准确地识别出赛道上最佳的轮胎更换时机，为车队提供宝贵的决策支持。这一成果不仅展示了深度学习在赛车策略中的应用潜力，也为其他需要实时决策的领域提供了参考，如NASCAR、MotoGP和勒芒24小时耐力赛等。然而，研究者也指出，未来的研究仍需克服数据获取和规则变化等挑战，以进一步提升模型的实用性和预测能力。