Модель машинного навчання для прогнозування результатів кільцевих автоперегонів чемпіонату світу Формула-1

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2025

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Дипломна робота: 137 с., 36 рис., 21 табл., 16 посилань, 2 додатки. Об’єктом дослідження є процес прогнозування результатів кільцевих автоперегонів чемпіонату світу Формули-1 із застосуванням методів машинного навчання. Предметом дослідження є модель багатошарового перцептрона (MLP) для передбачення фінішних позицій пілотів на основі телеметричних, кваліфікаційних і стратегічних даних. Метою роботи є розробка ефективної моделі машинного навчання для точного прогнозування результатів Формули-1, що сприятиме підвищенню якості аналітичних інструментів для команд, медіа та букмекерських платформ. Актуальність дослідження зумовлена зростанням обсягів даних у Формулі-1 та потребою в точних прогнозах для оптимізації стратегій і підвищення конкурентоспроможності. У роботі проаналізовано структуру чемпіонату, особливості трас, болідів і ключові фактори, що впливають на результати. Розглянуто сучасні методи прогнозування, обґрунтовано вибір MLP як оптимального алгоритму. Розроблено програмний продукт у Python із використанням бібліотеки scikit-learn і даних fastf1, що забезпечує високу точність прогнозів. Показано переваги регресії над класифікацією для передбачення фінішних позицій, а також оцінено вплив ключових ознак, таких як майстерність пілота, кваліфікаційна позиція та продуктивність команди. Отримані результати підтверджують практичну цінність розробленої системи, яка може бути адаптована для реального використання в аналітичних і комерційних цілях.

Опис

Ключові слова

формула-1, машинне навчання, прогнозування результатів, багатошаровий перцептрон, python, scikit learn, fastf1

Бібліографічний опис

Ткаченко, М. В. Модель машинного навчання для прогнозування результатів кільцевих автоперегонів чемпіонату світу Формула-1 : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Ткаченко Марія Віталіївна. – Київ, 2025. – 137 с.

ORCID

DOI