基于机器学习的芳烃产品价格估算

运用机器学习技术与技术经济学理论知识,搭建多种机器学习模型,运用线性回归、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、神经网络6种方法,结合近10年来的芳烃–聚酯产业链市场数据,进行部分芳烃产品的价格估算。对比不同模型的估算精确度,探讨实际工作需求与可接受的估算效果。