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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Training Neural Networks by Resilient Backpropagation Algorithm for Tourism Forecasting

verfasst von : Paula Odete Fernandes, João Paulo Teixeira, João Ferreira, Susana Azevedo

Erschienen in: Management Intelligent Systems

Verlag: Springer International Publishing

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The main objective of this study is to presents a set of models for tourism destinations competitiveness, using the Artificial Neural Networks (ANN) methodology. The time series of two regions (North and Centre of Portugal) has used to predict the tourism demand. The prediction for two years ahead gives a mean absolute percentage error between 5 and 9 %. Therefore, the ANN model is adequate for modelling and prediction of the reference time series. This model is an important and useful framework for better planning and development of these two regions as they operate in highly competitive markets.

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Metadaten
Titel
Training Neural Networks by Resilient Backpropagation Algorithm for Tourism Forecasting
verfasst von
Paula Odete Fernandes
João Paulo Teixeira
João Ferreira
Susana Azevedo
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-00569-0_6