The appraisal of machine learning techniques for tourism demand forecasting
Visualitza/Obre
Manuscript_ML_book_postprint_DEF.pdf (462,1Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/110947
Tipus de documentCapítol de llibre
Data publicació2017-11-03
EditorNova Science Publishers, Inc.
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Machine learning (ML) methods are being increasingly used with forecasting purposes. This study assesses the predictive performance of several ML models in a multiple-input multiple-output (MIMO) setting that allows incorporating the cross-correlations between the inputs. We compare the forecast accuracy of a Gaussian process regression (GPR) model to that of different neural network architectures in a multi-step-ahead time series prediction experiment. We find that the radial basis function (RBF) network outperforms the GPR model, especially for long-term forecast horizons. As the memory of the models increases, the forecasting performance of the GPR improves, suggesting the convenience of designing a model selection criteria in order to estimate the optimal number of lags used for concatenation.
CitacióClaveria, O., Monte, E., Torra Porras, S. The appraisal of machine learning techniques for tourism demand forecasting. A: "Machine learning: advances in research and applications". 400 Oser Ave Suite 1600 Hauppauge NY 11788-3619: Nova Science Publishers, Inc., 2017, p. 59-90.
ISBN978-1-53612-570-2
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Manuscript_ML_book_postprint_DEF.pdf | 462,1Kb | Accés restringit |