F1赛车天气预测数据分析与模型构建数据集-2022年FormulaAI黑客松
数据来源：互联网公开数据
标签：F1,赛车,天气预测,时间序列,机器学习,人工智能,气象数据,预测模型
数据概述：
本数据集是为2022年FormulaAI黑客松竞赛提供的，包含了RedBull Racing eSports车队的历史天气数据，旨在用于开发基于人工智能的天气预测模型。数据结构基于F1 2021游戏中的数据包，并额外增加了gamehost（游戏主机标识符）和timestamp（时间戳）两个变量。数据包的主要字段包括赛道温度、空气温度、总圈数、赛道长度、赛程类型、赛道ID、比赛用车的类型、剩余比赛时间、比赛总时长、维修站限速、游戏暂停状态、观众视角、安全车状态、天气预报样本等。天气预报样本（WeatherForecastSample）包含了未来一段时间的天气预报信息，如时间偏移量、天气状况、赛道温度、空气温度、降雨概率等。每个数据包都对应一个时间戳，提供了赛车比赛过程中详细的天气和环境信息。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建和训练天气预测模型，以预测F1赛车比赛中的天气变化。参赛者可以利用这些数据来开发人工智能模型，预测未来5、10、15、30和60分钟后的天气类型和降雨概率。这对于赛车队在比赛中制定策略，例如选择合适的轮胎、进站时机等，具有至关重要的作用。此外，该数据集也可用于时间序列分析、机器学习算法研究、气象数据可视化等领域。
