The Oxford Institute for Energy Studies – Forecasting Global Oil Demand: Application of Machine Learning Techniques

Исследование Оксфордского института энергетических исследований "Прогнозирование мирового спроса на нефть: применение методов машинного обучения" представляет новый подход к прогнозированию мирового спроса на нефть с использованием методов машинного обучения (ML). В этом исследовании прогнозируется потребление по семи видам нефтепродуктов и семи ключевым регионам, предоставляя всесторонний обзор мировых тенденций спроса. Оно оценивает эффективность моделей ML в обеспечении надежных и точных прогнозов спроса, предлагая прозрачный и воспроизводимый процесс. Было проведено сравнение между моделью экстремального градиентного бустинга (XGBoost) и моделью Neural Hierarchical Interpolation for Time Series Forecasting (N-HiTS), показавшее, что N-HiTS работает лучше.