{"title":"利用人工神经元网络模拟国内旅游需求","authors":"Tea Baldigara","doi":"10.32910/ep.73.3.1","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Rad istražuje učinkovitost primjene modela umjetnih neuronskih mreža u modeliranju domaće turističke potražnje u Republici Hrvatskoj, aproksimiranoj brojem dolazaka i brojem ostvarenih noćenja domaćih turista. Indeksi obujma industrijske proizvodnje, indeksi potrošačkih cijena, prosječna neto mjesečna plaća, broj zaposlenih te mjesečne sezonske dummy varijable odabrane su kao ulazne varijable. Za modeliranje empirijskih podataka korištene su mreže višeslojnog perceptrona. Prognostička moć modela evaluirana je prosječnom apsolutnom postotnom te prosječnom apsolutnom prognostičkom pogreškom, Pearsonovim koeficijentom korelacije te koeficijentom determinacije. Evaluacija dobivenih rezultata pokazala je kako su odabrani modeli višeslojnih perceptrona pouzdani za modeliranje domaće turističke potražnje, iako je istraživanje temeljeno na ograničenom, manjem broju podataka te broju ulaznih varijabli. Polazeći od rezultata, ali i ograničenja istraživanja, zaključuje se kako modeli umjetnih neuronskih mreža posjeduju značajne aplikativne potencijale u domeni modeliranja i prognoziranja vremenskih nizova broja dolazaka i noćenja domaćih turista u Republici Hrvatskoj.","PeriodicalId":53985,"journal":{"name":"Ekonomski Pregled","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Primjena umjetnih neuronskih mreža u modeliranju domaće turističke potražnje\",\"authors\":\"Tea Baldigara\",\"doi\":\"10.32910/ep.73.3.1\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Rad istražuje učinkovitost primjene modela umjetnih neuronskih mreža u modeliranju domaće turističke potražnje u Republici Hrvatskoj, aproksimiranoj brojem dolazaka i brojem ostvarenih noćenja domaćih turista. Indeksi obujma industrijske proizvodnje, indeksi potrošačkih cijena, prosječna neto mjesečna plaća, broj zaposlenih te mjesečne sezonske dummy varijable odabrane su kao ulazne varijable. Za modeliranje empirijskih podataka korištene su mreže višeslojnog perceptrona. Prognostička moć modela evaluirana je prosječnom apsolutnom postotnom te prosječnom apsolutnom prognostičkom pogreškom, Pearsonovim koeficijentom korelacije te koeficijentom determinacije. Evaluacija dobivenih rezultata pokazala je kako su odabrani modeli višeslojnih perceptrona pouzdani za modeliranje domaće turističke potražnje, iako je istraživanje temeljeno na ograničenom, manjem broju podataka te broju ulaznih varijabli. Polazeći od rezultata, ali i ograničenja istraživanja, zaključuje se kako modeli umjetnih neuronskih mreža posjeduju značajne aplikativne potencijale u domeni modeliranja i prognoziranja vremenskih nizova broja dolazaka i noćenja domaćih turista u Republici Hrvatskoj.\",\"PeriodicalId\":53985,\"journal\":{\"name\":\"Ekonomski Pregled\",\"volume\":\"1 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.3000,\"publicationDate\":\"2022-01-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Ekonomski Pregled\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.32910/ep.73.3.1\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"ECONOMICS\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ekonomski Pregled","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.32910/ep.73.3.1","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"ECONOMICS","Score":null,"Total":0}
Primjena umjetnih neuronskih mreža u modeliranju domaće turističke potražnje
Rad istražuje učinkovitost primjene modela umjetnih neuronskih mreža u modeliranju domaće turističke potražnje u Republici Hrvatskoj, aproksimiranoj brojem dolazaka i brojem ostvarenih noćenja domaćih turista. Indeksi obujma industrijske proizvodnje, indeksi potrošačkih cijena, prosječna neto mjesečna plaća, broj zaposlenih te mjesečne sezonske dummy varijable odabrane su kao ulazne varijable. Za modeliranje empirijskih podataka korištene su mreže višeslojnog perceptrona. Prognostička moć modela evaluirana je prosječnom apsolutnom postotnom te prosječnom apsolutnom prognostičkom pogreškom, Pearsonovim koeficijentom korelacije te koeficijentom determinacije. Evaluacija dobivenih rezultata pokazala je kako su odabrani modeli višeslojnih perceptrona pouzdani za modeliranje domaće turističke potražnje, iako je istraživanje temeljeno na ograničenom, manjem broju podataka te broju ulaznih varijabli. Polazeći od rezultata, ali i ograničenja istraživanja, zaključuje se kako modeli umjetnih neuronskih mreža posjeduju značajne aplikativne potencijale u domeni modeliranja i prognoziranja vremenskih nizova broja dolazaka i noćenja domaćih turista u Republici Hrvatskoj.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
