skip to main content
Visitante
Meu Espaço
Minha Conta
Sair
Identificação
This feature requires javascript
Tags
Revistas Eletrônicas (eJournals)
Livros Eletrônicos (eBooks)
Bases de Dados
Bibliotecas USP
Ajuda
Ajuda
Idioma:
Inglês
Espanhol
Português
This feature required javascript
This feature requires javascript
Primo Advanced Search
Busca Geral
Busca Geral
Acervo Físico
Acervo Físico
Produção Intelectual da USP
Produção USP
Primo Advanced Search Query Term
Input search text:
Show Results with:
criteria input
Qualquer
Show Results with:
Qualquer
Primo Advanced Search prefilters
Tipo de material:
criteria input
Todos os itens
Busca Geral
Busca Simples
This feature requires javascript
HIBRIDNI INTELIGENTNI MODEL PROGNOZIRANJA TURISTIČKE POTRAŽNJE
Kulshrestha, Anurag ; Kulshrestha, Abhishek ; Suman, Shikha
Acta turistica, 2017-12, Vol.29 (2), p.157-179
Zagreb: Univeristy of Zagreb, Faculty of Business & Economics, Department of Tourism
Texto completo disponível
Citações
Citado por
Exibir Online
Detalhes
Resenhas & Tags
Mais Opções
Nº de Citações
This feature requires javascript
Enviar para
Adicionar ao Meu Espaço
Remover do Meu Espaço
E-mail (máximo 30 registros por vez)
Imprimir
Link permanente
Referência
EasyBib
EndNote
RefWorks
del.icio.us
Exportar RIS
Exportar BibTeX
This feature requires javascript
Título:
HIBRIDNI INTELIGENTNI MODEL PROGNOZIRANJA TURISTIČKE POTRAŽNJE
Autor:
Kulshrestha, Anurag
;
Kulshrestha, Abhishek
;
Suman, Shikha
Assuntos:
adaptive neuro-fuzzy inference system
;
forecasting
;
Forecasting techniques
;
nelinearna autoregresivna neuronska mreža
;
non linear autoregressive neural network
;
predviđanje
;
prilagodljivi neuro-fuzzy (neizrazit) sustav zaključivanja
;
Regression analysis
;
Tourism
;
tourism demand
;
turistička potražnja
É parte de:
Acta turistica, 2017-12, Vol.29 (2), p.157-179
Notas:
192565
Descrição:
Rast turističke potražnje diljem svijeta dovela je do porasta broja metoda za prognoziranje turističke potražnje. Nove su tehnike polučile pouzdane prognoze turističkih dolazaka s ciljem boljeg ekonomskog planiranja. Ovo istraživanje ima za cilj prognozirati i usporediti djelotvornost dvaju nelinearnih pristupa umjetne inteligencije u predviðanju broja turističkih dolazaka u Singapur. Mjesečni podaci o dolasku turista u Singapur korišteni su za prognoziranje mjesec, dva, četiri i šest mjeseci unaprijed pomoću nelinearnih autoregresivnih (NAR) neuronskih mreža i neuro-fuzzy (neizrazitih) sustava. Točnost predviðanja neuronskih mreža NAR usporeðivala se s onom neuro-fuzzy sustava pomoću različitih mjerenja učinkovitosti. Studija je pokazala da su neuro-fuzzy sustavi učinkovitiji od mreže NAR u svim razdobljima prognoze i kod svih zemalja. Predložena neuro-fuzzy metoda poboljšava učinkovitost prognoziranja tehnika temeljenih na umjetnoj inteligenciji. Ova studija predstavlja doprinos literaturi u području turizma i mogu je koristiti menadžeri za učinkovito planiranje i provoðenje mjera u okviru turističke politike.
Editor:
Zagreb: Univeristy of Zagreb, Faculty of Business & Economics, Department of Tourism
Idioma:
Croatian;Inglês
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Voltar para lista de resultados
Anterior
Resultado
2
Avançar
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.
Buscando por
em
scope:(USP_PRODUCAO),scope:(USP_EBOOKS),scope:("PRIMO"),scope:(USP),scope:(USP_EREVISTAS),scope:(USP_FISICO),primo_central_multiple_fe
Mostrar o que foi encontrado até o momento
This feature requires javascript
This feature requires javascript
Anterior
Página Inicial
RSS
Feed
Políticas
Fale Conosco
Logos de Redes Sociais: 
Logos de Redes Sociais: