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Título: Nova abordagem da metodologia de redes neuronais artificiais para a previsão de séries temporais de turismo: a data como índice. Aplicação à região da Madeira
Autor: Teixeira, João Paulo
Fernandes, Paula O.
Palavras-chave: Previsão
Séries temporais
Redes neuronais artificiais
Turismo
Data: 2011
Editora: O Liberal
Citação: Teixeira, João Paulo; Fernandes, Paula O. (2011) - Nova abordagem da metodologia de redes neuronais artificiais para a previsão de séries temporais de turismo: a data como índice. Aplicação à região da Madeira. In Almeida, António (coord.) A experiência de Desenvolvimento Socioeconómico Regional: Uma Abordagem Multidisciplinar sobre a Madeira. Madeira: O Liberal. p.63-75.
Resumo: 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 aumentando o coeficiente de correlação entre os valores das séries prevista e observada.
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10198/11184
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