教師資料查詢 | 類別: 期刊論文 | 教師: 陳淑娟 CHEN, SHU-CHUAN (瀏覽個人網頁)

標題:以倒傳遞網路預測來台觀光人次之研究
學年98
學期2
出版(發表)日期2010/07/01
作品名稱以倒傳遞網路預測來台觀光人次之研究
作品名稱(其他語言)Inbound Tourist Demand Forecasting by Back-Propagation Network
著者陳淑娟; 郭仕堯; 許紹紋
單位
出版者
著錄名稱、卷期、頁數真理觀光休閒學報 8, p.87–98
摘要需求預測對於觀光產業決策影響甚鉅,唯有仰賴精確的預測方法,準確預測需求,觀光產業才能做出最佳的營運決策,及早擴充人力與設備。類神經網路可接受不同種類的輸入變數,適應力強,具良好推廣性,故本研究採用監督式學習網路中的倒傳遞神經網路(Back-Propagation Network),自行撰寫MATLAB程式,進行日本及香港來台觀光人次之預測,並使用PC Neuron軟體驗證。本研究透過回顧觀光人次預測相關文獻,歸納並採用學界較常使用的7個輸入變數:人口(Population)、航班數量(Flight Movement)、消費者物價指數(Consumer Price Index)、平均飯店費率(Average Hotel Rate)、匯率(Foreign Exchange Rate)、行銷費用(Marketing Expenses)與國內支出總額(Gross Domestic Expenditure)。分別進行日本與香港來台觀光人次預測之分析比較,並探討訓練年份與輸入變數之影響。實證結果發現將以上變數輸入倒傳遞網路,預測日本與香港來台觀光人次之平均絕對百分誤差(Mean Absolute Percentage Error)分別為2.25%與4.75%,預測能力極佳。探討輸入變數得知,去除航班數量和消費者物價指數之影響最大。本研究亦發現香港因具有轉運特性,故去除國內(境內)支出總額後,觀光人次預測較為準確。
關鍵字觀光人次;需求預測;類神經網路;倒傳遞網路;tourist;forecasting;artificial neural network;back-propagation network
語言中文
ISSN
期刊性質國內
收錄於
產學合作
通訊作者
審稿制度
國別中華民國
公開徵稿
出版型式,電子版
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