TAILIEUCHUNG - Gaussian process regression for forecasting gasoline prices in Jordan

The purpose of this paper is to forecast monthly gasoline prices in Jordan by applying Gaussian process regression on monthly prices of two types of gasoline (octane-90 and octane-95) during the period January 2008–December 2019. Accurately predicting gasoline prices have several fiscal policy implications concerning fuel subsidies and taxes. Also, they affect the consumption and the production of decisions. Moreover, they are crucial for designing and analyzing environmental policies. The Gaussian process model was able to treat a geometric Brownian motion with a deterministic unknown drift function. The performance of prediction was measured using the Root Mean Square Error (RMSE) and the Mean Average Percentage Error (MAPE). Where the numerical results show that the model predictions of gasoline prices were accurate. |

TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.