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題 名 | 應用MLP神經網路預測抵臺旅客人次之研究=ANN-MLP Models Construction for Inbound Visitor Prediction |
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作 者 | 郭殷豪; 王仁堂; 高慧菁; 劉奇翎; | 書刊名 | 北臺灣運動休閒學刊 |
卷 期 | 1 2007.12[民96.12] |
頁 次 | 頁107-122 |
分類號 | 992.2 |
關鍵詞 | 觀光產業; 類神經網路; 多層感知機; 時間序列; 自我迴歸; Tourism industry; Neural network; MLP; Time series; AR; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 觀光產業是世界各國普遍重視的無煙囪工業,與科技產業共同被視為是21 世紀的明星產業,在創造就業機會及賺取外匯的功能上具有明顯效益。台灣因地理環境特殊,擁有豐富而多樣化的人文與自然資源,發展觀光具有雄厚的潛力。而精準的入境旅客人次預測,對例如國際旅館的增建與擴充,民宿的興建與核准,華語與外語導遊的培訓與認證,島內景點的規劃與行銷,機場航站與跑道的續建,航空公司的機隊規劃,甚至海關人力的需求,交通運輸的負擔等等本地許多產業的建設、擴充及規劃是相當必要的。舉凡外來旅客來往本地旅遊時所發生的食、衣、住、行等相關事項,皆與許多本地產業有著密切關係。是故若能針對主要抵台旅客的國家,做出個別、適宜且精準的到訪旅客人數估計,對本地許多的相關產業在規劃未來數年的投資與增建計畫時,會有相當大的助益。本研究針對主要抵台旅客的來源市場,包括美國、日本與港澳地區,利用1998年1月至2003年12月的6年共72個月入境旅客人數資料,針對「總計」、「性別」、「目的」、「年齡」、與「職業」等五個面向作出剖析,運用「類神經網路」中的多層感知機(MLP)的拓樸結構,各自建立四個類神經網路模型,與運用「時間序列」中的自我迴歸(AR)模式,所建立五個時間序列模型作績效上的比較。而同一入境市場中,績效的評估是利用2004年1月至2005年12月2年共24個月之較長的測試期資料,求算出每個模型的MAE與RMSE等標的來作績效評估。實驗結果顯示,在日本旅客入境市場的8個模型中,四個類神經模型績效分別名列第1,第2,第3,與第8名。而在美國旅客入境市場的8個模型中,四個類神經模型績效分別名列第5,第6,第7,與第 8名。而在港澳旅客入境市場的8個模型中,四個類神經模型績效分別名列第1,第3,第5,與第7名。 |
英文摘要 | As a smoke-free industry, tourism industry has gained more and more attentions worldwide and, together with technology industry as well, it has now been regarded as a brilliant field that deserves cultivating. Since benefitting the transportation, accommodation, B&B, entertainment and retailing sectors, etc., the tourism industry has also become the main source of offering the jobs opportunity and earning foreign exchange. Therefore, the more the precision of prediction models can be for main inbound markets, the better the marketing strategy can be made. 3 main inbound-visitor countries, including United State, Japan, and Hong Kong are considered in this study. By feeding 72 months of inbound-visitor data from January 1998 to December 2003 into ANN model training process, 4 different ANN models with MLP topology, including visitor’s gender, traveling purpose, age, and occupation, for each 3 countries are developed. Together with 4 AR models (time series modeling) constructed later by using the same data mentioned above, an unseen period data from January 2004 to December 2005 is fed into all 8 models as testing data to calculate their individual MAE and RMSE as performance criteria. The experimental result shows that, according to the MAE scale, among all 8 models in each country, 4 ANN models rank 1, 2, 3, 8 in Japan inbound market, 5, 6, 7, 8 in the State inbound market, and 1, 3, 5, 7 in Hong Kong inbound market. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。