A Insolação como parâmetro de entrada em modelo baseado em redes neuronais para previsão de série temporal do turismo

• Autor(a) principal: Teixeira, João Paulo
• Data de Publicação: 2011
• Outros Autores: Fernandes, Paula Odete
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10198/8111
• topic: Modelos de previsão; Redes neuronais; Séries temporais; Turismo

A série temporal de Dormidas nos estabelecimentos hoteleiros é usada como variável indicadora da actividade de turismo. Esta série tem vindo a ser objecto de modelação para efeitos de previsão pelos autores, usando modelos ARIMA e modelos baseados em redes neuronais artificiais. Em trabalhos anteriores o modelo usado tem sido baseado em RNA do tipo feed-forward, com uma camada escondida para fazer a previsão da série para o futuro. Este modelo tem na saída a variável a prever (número de dormidas para o próximo mês) e na entrada tem sido usado o valor das dormidas dos 12 meses anteriores. Numa evolução mais recente do modelo foram usadas na entrada apenas duas variáveis indicadoras do ano e do mês para o qual se pretende fazer a previsão. Neste trabalho apresenta-se o estudo e os resultados da modelação da série temporal de Dormidas na região Norte de Portugal combinando os modelos anteriores com uma nova variável que regista o número de horas de sol por mês. Com a introdução desta nova variável pretende-se inserir no modelo a apetência causada pelo estado do tempo em turistas com saídas não marcadas previamente. Da aplicação do modelo pode-se referir que efectivamente, nos modelos comparados, o erro relativo médio é reduzido, cerca de 0.5 % com a introdução desta nova variável.