論文の概要: Petroleum prices prediction using data mining techniques -- A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12964v1
• Date: Sun, 20 Nov 2022 19:33:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 14:12:31.252027
• Title: Petroleum prices prediction using data mining techniques -- A Review
• Title（参考訳）: データマイニング技術による石油価格の予測 -- レビュー
• Authors: Kiplang'at Weldon, John Ngechu, Ngatho Everlyne, Nancy Njambi, Kinyua Gikunda
• Abstract要約: 本研究は,石油価格の予測を行うための既存のデータマイニング技術について概説する。 データマイニング技術は回帰モデル、ディープニューラルネットワークモデル、ファジィセットとロジック、ハイブリッドモデルに分類される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past 20 years, Kenya's demand for petroleum products has proliferated. This is mainly because this particular commodity is used in many sectors of the country's economy. Exchange rates are impacted by constantly shifting prices, which also impact Kenya's industrial output of commodities. The cost of other items produced and even the expansion of the economy is significantly impacted by any change in the price of petroleum products. Therefore, accurate petroleum price forecasting is critical for devising policies that are suitable to curb fuel-related shocks. Data mining techniques are the tools used to find valuable patterns in data. Data mining techniques used in petroleum price prediction, including artificial neural networks (ANNs), support vector machines (SVMs), and intelligent optimization techniques like the genetic algorithm (GA), have grown increasingly popular. This study provides a comprehensive review of the existing data mining techniques for making predictions on petroleum prices. The data mining techniques are classified into regression models, deep neural network models, fuzzy sets and logic, and hybrid models. A detailed discussion of how these models are developed and the accuracy of the models is provided.
• Abstract（参考訳）: 過去20年間で、ケニアの石油製品に対する需要は急増している。 これは主に、この商品が国の経済の多くの部門で使われているためである。 為替レートは、ケニアの工業生産に影響を及ぼす価格の変動によって影響を受ける。 その他の生産品のコストや経済の拡大さえも、石油製品価格の変化に大きく影響している。 したがって、石油価格の正確な予測は、燃料関連のショックを抑制するのに適した政策を策定する上で重要である。 データマイニングテクニックは、データに価値のあるパターンを見つけるためのツールです。 人工ニューラルネットワーク(ANN)、サポートベクターマシン(SVM)、遺伝的アルゴリズム(GA)のようなインテリジェントな最適化技術など、石油価格予測に使用されるデータマイニング技術が人気を博している。 本研究は,石油価格の予測を行うための既存のデータマイニング技術について概説する。 データマイニング技術は回帰モデル、ディープニューラルネットワークモデル、ファジィセットとロジック、ハイブリッドモデルに分類される。 これらのモデルがどのように開発され、モデルの精度が向上するかを詳細に議論する。

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