Tourism demand forecasting with neural network models: different ways of treating information
Visualitza/Obre
Tourism demand forecasting with neural network models different ways of treating information (132,2Kb) (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
Cita com:
hdl:2117/27523
Tipus de documentArticle
Data publicació2014-07-21
EditorJohn Wiley & Sons
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
This paper aims to compare the performance of three different artificial neural network techniques for tourist demand forecasting: a multi-layer perceptron, a radial basis function and an Elman network. We find that multi-layer perceptron and radial basis function models outperform Elman networks. We repeated the experiment assuming different topologies regarding the number of lags used for concatenation so as to evaluate the effect of the memory on the forecasting results. We find that for higher memories, the forecasting performance obtained for longer horizons improves, suggesting the importance of increasing the dimensionality for long-term forecasting.
CitacióClaveria, O.; Monte, E.; Torra Porras, S. Tourism demand forecasting with neural network models: different ways of treating information. "International Journal of Tourism Research", 21 Juliol 2014, vol. 2014.
ISSN1522-1970
Versió de l'editorhttp://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jtr.2016/abstract
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Tourism demand ... f treating information.pdf | Tourism demand forecasting with neural network models different ways of treating information | 132,2Kb | Accés restringit |