Resumen

Los modelos convencionales de predicción de la demanda turística actualmente enfrentan varios desafíos debido al exceso de índices de intensidad de búsqueda que se utilizan como indicadores de la demanda turística. En este trabajo, se presentó el marco para la predicción mensual de los volúmenes de llegadas de turistas a Macao basado en aprendizaje profundo. El objetivo principal de este estudio es predecir el crecimiento turístico a través de uno de los algoritmos de aprendizaje profundo para extraer nuevas características. Los resultados de este estudio mostraron que el rendimiento del marco de aprendizaje profundo adoptado fue mejor que el de los modelos de redes neuronales artificiales y de regresión de vectores de soporte. Los profesionales pueden confiar en las características relevantes identificadas en el marco desarrollado para comprender la naturaleza de las relaciones entre los factores predictivos de la demanda turística y el volumen real de llegadas de turistas.

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Demanda turística; Modelos de predicción; Aprendizaje profundo; Llegadas de turistas a Macao; Características; Relaciones
• Keywords:Tourism demand; Prediction models; Deep learning; Macau tourist arrivals; Features; Relationships