Previsão da série temporal turismo com redes neuronais artificiais
Conference Paper
Overview
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abstract
O objectivo da investigação em curso consiste no desenvolvimento de modelos baseados em redes neuronais artificiais (RNA) e a sua aplicação de forma a prever a procura turística caracterizada na série temporal em estudo. A presente publicação contribui para os estudos económicos através da utilização destas redes. As RNA podem ser definidas como estruturas que compreendem a inter-conectividade adaptativa de elementos simples de processamento, com capacidade de computação paralela massiva para o processamento de dados de entrada
que representam o conhecimento. As RNA têm a capacidade de aprender a partir de um
conjunto de dados e experiências, de identificar padrões ou sequências e fazer generalizações para o futuro. A sua popularidade pode ser atribuída à sua capacidade única de simular uma
grande variedade de dispositivos não lineares.
Este trabalho foca-se no tratamento, análise e modelação da série temporal que representa o
número mensal de dormidas em hotéis na região norte de Portugal, entre Janeiro de 1987 e
Dezembro de 2006. Foram testados vários processamentos prévios desta série, diferentes
arquitecturas das RNA e diferentes algoritmos de treino destas redes. Foi ainda testada
alguma variação no que concerne ao conjunto de dados de entrada da rede.
Na generalidade os resultados apresentados no processo de previsão pelos diversos modelos
podem considerar-se a um nível razoavelmente próximo dos dados reais (objectivo). Segundo
Lewis (1982) a generalidade dos modelos estudados consegue uma previsão com uma
precisão elevada. Desta forma podem ser considerados adequados ao problema de previsão desta séria temporal como referência e de outras da mesma natureza.
