基于数据挖掘技术的石油价格预测——综述
机器学习
2022-11-24 v1 人工智能
摘要
过去 20 年，肯尼亚对石油产品的需求激增。这主要因为该商品用于国家经济诸多部门。汇率受持续波动的价格影响，也影响肯尼亚的商品工业产出。石油产品价格任何变动都显著冲击其他产制成本乃至经济扩张。因此，准确的石油价格预测对制定适宜政策以遏制燃料相关冲击至关重要。数据挖掘技术是用于发现数据中有价值模式的工具。用于石油价格预测的数据挖掘技术，包括人工神经网络 (ANNs)、支持向量机 (SVMs) 及遗传算法 (GA) 等智能优化技术，已日益流行。本研究全面综述现有石油价格预测数据挖掘技术。这些技术被分为回归模型、深度神经网络模型、模糊集与逻辑及混合模型。文中详细讨论了这些模型的构建方式及其精度。
引用
@article{arxiv.2211.12964,
title = {Petroleum prices prediction using data mining techniques -- A Review},
author = {Kiplang'at Weldon and John Ngechu and Ngatho Everlyne and Nancy Njambi and Kinyua Gikunda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.12964},
year = {2022}
}