Nova abordagem da metodologia de redes neuronais artificiais para a previsão de séries temporais de turismo: a data com índice. Aplicação à Região da Madeira
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Summary: | Em trabalhos anteriores os autores relataram os seus trabalhos com Redes Neuronais Artificiais (RNA) para realizarem a previsão da série temporal ‘Dormidas Mensais em Hotéis’ das regiões Norte, Centro e Portugal Continental. A metodologia de RNA tem provado fazer previsões com melhor precisão que outras metodologias. Como consequência do aumento da procura turística nos últimos anos, estas séries registaram uma tendência significativamente crescente. Como esta metodologia usa o passado no seu treino tem-se tornado cada vez mais difícil para este modelo prever valores futuros com uma dimensão nunca vista no passado. Os autores propõem neste trabalho uma nova abordagem usando o tempo como parâmetro de entrada em vez de usarem apenas os últimos 12 valores registados no ano anterior. Com este novo parâmetro na entrada pretendem capturar a variação temporal destas séries ao longo dos anos. Neste trabalho foi usada a série temporal da Região Autónoma da Madeira usando o mês e o ano como índices na entrada da RNA em diferentes combinações de acordo com modelos já experimentados com a série da região Norte. Os modelos confirmaram o benefício da utilização dos índices temporais reduzindo o valor do erro relativo médio e também do coeficiente de correlação. |
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Nova abordagem da metodologia de redes neuronais artificiais para a previsão de séries temporais de turismo: a data com índice. Aplicação à Região da MadeiraPrevisãoSéries temporaisRedes neuronais artificiaisEm trabalhos anteriores os autores relataram os seus trabalhos com Redes Neuronais Artificiais (RNA) para realizarem a previsão da série temporal ‘Dormidas Mensais em Hotéis’ das regiões Norte, Centro e Portugal Continental. A metodologia de RNA tem provado fazer previsões com melhor precisão que outras metodologias. Como consequência do aumento da procura turística nos últimos anos, estas séries registaram uma tendência significativamente crescente. Como esta metodologia usa o passado no seu treino tem-se tornado cada vez mais difícil para este modelo prever valores futuros com uma dimensão nunca vista no passado. Os autores propõem neste trabalho uma nova abordagem usando o tempo como parâmetro de entrada em vez de usarem apenas os últimos 12 valores registados no ano anterior. Com este novo parâmetro na entrada pretendem capturar a variação temporal destas séries ao longo dos anos. Neste trabalho foi usada a série temporal da Região Autónoma da Madeira usando o mês e o ano como índices na entrada da RNA em diferentes combinações de acordo com modelos já experimentados com a série da região Norte. Os modelos confirmaram o benefício da utilização dos índices temporais reduzindo o valor do erro relativo médio e também do coeficiente de correlação.APDRBiblioteca Digital do IPBTeixeira, João PauloFernandes, Paula Odete2010-09-08T13:29:13Z20102010-01-01T00:00:00Zconference objectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10198/2587porTeixeira, João Paulo; Fernandes, Paula O. (2010). Nova abordagem da metodologia de redes neuronais artificiais para a previsão de séries temporais de turismo: a data com índice. Aplicação à Região da Madeira. In 16º Congresso da APDR, Funchal, Madeira. p. 2418-2441. ISBN 978-989-96353-1-9.978-989-96353-1-9info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-02-25T11:55:48Zoai:bibliotecadigital.ipb.pt:10198/2587Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T11:17:26.052468Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse |
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