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Modelización de la demanda turística en la región Norte de Portugal: aplicación de las redes neuronales
| Resumo: | Las Redes Neuronales Artificiales vienen siendo utilizadas en estos últimos años en áreas muy diversas, siendo una de estas áreas la predicción de series temporales. En este trabajo se aplica la metodología de las Redes Neuronales Artificiales con el objetivo de desarrollar un modelo que pueden ser susceptible de ser utilizado como instrumento de predicción de la demanda turística. En el análisis, se constató que la red que ha presentado más estabilidad, mayor consistencia a lo largo del análisis y ha evidenciado ser adecuada para la modelización y predicción de la serie temporal en estudio, fue entrenada con el algoritmo de Levenberg-Marquardt, la función de activación tangente hiperbólica, tiene diez nodos en la capa oculta y cada valor de la serie depende directamente de los doce valores precedentes. Las “Pernoctaciones Mensuales en la Región Norte de Portugal”, registradas en el período de Enero de 1987 a Diciembre de 2003, fue la serie elegida para hacer todo el estudio. |
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| Autores principais: | Fernandes, Paula Odete |
| Outros Autores: | González, Luís B.; Cepeda, Francisco J.T. |
| Assunto: | Redes neuronales artificiales Arquitectura Entrenamiento Algoritmo backpropagation |
| Ano: | 2007 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | comunicação em conferência |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Instituto Politécnico de Bragança |
| Idioma: | espanhol |
| Origem: | Biblioteca Digital do IPB |
| Resumo: | Las Redes Neuronales Artificiales vienen siendo utilizadas en estos últimos años en áreas muy diversas, siendo una de estas áreas la predicción de series temporales. En este trabajo se aplica la metodología de las Redes Neuronales Artificiales con el objetivo de desarrollar un modelo que pueden ser susceptible de ser utilizado como instrumento de predicción de la demanda turística. En el análisis, se constató que la red que ha presentado más estabilidad, mayor consistencia a lo largo del análisis y ha evidenciado ser adecuada para la modelización y predicción de la serie temporal en estudio, fue entrenada con el algoritmo de Levenberg-Marquardt, la función de activación tangente hiperbólica, tiene diez nodos en la capa oculta y cada valor de la serie depende directamente de los doce valores precedentes. Las “Pernoctaciones Mensuales en la Región Norte de Portugal”, registradas en el período de Enero de 1987 a Diciembre de 2003, fue la serie elegida para hacer todo el estudio. |
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