机构名称：
¥ 1.0
对原油（CPO）价格的准确预测对农业和金融领域的利益相关者至关重要，因为它直接影响与生产，交易和投资策略有关的关键决策。传统的时间序列模型虽然有价值，但通常在捕获CPO价格波动中固有的复杂的非线性动力学方面差不多。这项研究深入研究了尖端机器学习技术的应用，特别强调了变形金刚和混合体系结构等最先进的模型，以显着提高CPO价格预测的精度。本研究提供了有关传统CPO预测方法的现有研究的全面概述，同时还探索了该领域中机器学习应用的有希望的潜力。通过严格分析以前的研究并突出新兴趋势，这项初步研究旨在为CPO价格预测领域的未来研究建立基准。本文提出的发现旨在作为一个宝贵的参考点，阐明了迄今为止取得的进展，并确定了关键领域以进行进一步探索。
高级机器学习技术，以准确预测
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