Back to Search
Start Over
Tourism demand forecasting with neural network models : Different ways of treating information
- Source :
- Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya, Universitat Jaume I, UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC, Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), instname, Dipòsit Digital de la UB, Universidad de Barcelona
- Publication Year :
- 2014
- Publisher :
- Wiley-Blackwell, 2014.
-
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.
- Subjects :
- Artificial intelligence
Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic [Àrees temàtiques de la UPC]
Artificial neural networks
Radial basis function
Previsió econòmica
Economic development
Economic forecasting
Intel·ligència artificial
Computer Science::Neural and Evolutionary Computation
Multi-layer perceptron
Elman networks
Enginyeria de la telecomunicació [Àrees temàtiques de la UPC]
Tourism
Neural networks (Computer science)
Tourism demand
Desenvolupament econòmic
Informàtica [Àrees temàtiques de la UPC]
Turisme
Xarxes neuronals (Informàtica)
Informàtica::Intel·ligència artificial [Àrees temàtiques de la UPC]
Perceptrons
Forecasting
Subjects
Details
- Language :
- English
- Database :
- OpenAIRE
- Journal :
- Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya, Universitat Jaume I, UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC, Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), instname, Dipòsit Digital de la UB, Universidad de Barcelona
- Accession number :
- edsair.dedup.wf.001..1e78ca070eb65a17c5940fdb73c94779