Carregant...
Tipus de document
Part del llibreVersió
Versió acceptadaData de publicació
Tots els drets reservats
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/117730
The appraisal of machine learning techniques for tourism demand forecasting [Capítol de llibre]
Títol de la revista
Director/Tutor
ISSN de la revista
Títol del volum
Recurs relacionat
Resum
Machine learning (ML) methods are being increasingly used with forecasting purposes. This study assesses the predictive performance of several ML models in a multiple-input multiple-output (MIMO) setting that allows incorporating the cross-correlations between the inputs. We compare the forecast accuracy of a Gaussian process regression (GPR) model to that of different neural network architectures in a multi-step-ahead time series prediction experiment. We find that the radial basis function (RBF) network outperforms the GPR model, especially for long-term forecast horizons. As the memory of the models increases, the forecasting performance of the GPR improves, suggesting the convenience of designing a model selection criteria in order to estimate the optimal number of lags used for concatenation.
Matèries (anglès)
Citació
Citació
CLAVERÍA GONZÁLEZ, Óscar, MONTE MORENO, Enric, TORRA PORRAS, Salvador. The appraisal of machine learning techniques for tourism demand forecasting [Capítol de llibre]. _Capítol del llibre: “Machine Learning: Advances in Research and Applications”_. ISBN: 978-1-53612-570-2 Editors: Roger Inge and Jan Leif. Vol. Nova Science Publishers, núm. 2017. [consulta: 9 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/117730]