Точное прогнозирование температуры образования газовых гидратов необходимо для обеспечения бесперебойной подачи при добыче природного газа и его подводной транспортировке. В данном исследовании использовали 459 экспериментальных точек данных, собранных из литературных источников и охватывающих широкий диапазон давлений – 330-68600 кПа, а также диапазон удельной плотности газа – 0,552-1,03. Эти данные послужили основой для разработки надежных инструментов прогнозирования с использованием всего двух практических входных переменных – давления и удельной плотности газа. Были реализованы два взаимо-дополняющих подхода к моделированию. Во-первых, проведен систематический сравнительный анализ нескольких передовых методов машинного обучения, включая многослойный перцептрон (MLP), обученный с применением алгоритмов Левенберга – Марквардта (LM), байесовской регуляризации (BR) и алгоритма масштабируемых сопряженных градиентов (SCG); сеть радиально базисных функций (RBF); CatBoost; XGBoost; метод опорных векторов с использованием метода наименьших квадратов (LSSVM). Во-вторых, сформулирована оптимизированная эмпирическая корреляция, коэффициенты которой определены с помощью алгоритма нелинейной оптимизации обобщенного приведенного градиента (GRG) для минимизации общей погрешности прогнозирования на всем экспериментальном наборе данных. Среди моделей машинного обучения CatBoost продемонстрировал лучшую прогностическую производительность, достигнув значения AAPRE 0,094 % и коэффициента R² 0,996 на тестовом наборе данных. Разработанная корреляция на основе GRG также показала хорошее соответствие экспериментальным данным, одновременно представляя собой прозрачную и вычислительно эффективную альтернативу, подходящую для быстрых инженерных расчетов. Анализ чувствительности и значения рычага подтвердили надежность, статистическую достоверность и широкую применимость предложенных моделей в исследуемой области.