hrvatski

Modeliranje i prognoziranje broja zaposlenih u turizmu i hotelskoj industriji u Republici Hrvatskoj primjenom modela umjetnih neuronskih mreža

Rad istražuje performansu i prognostičku moć modela umjetnih neuronskih mreža u modeliranju i prognoziranju vremenskih serija sezonskog karaktera. Modeli umjetnih neuronskih mreža primijenjeni su u modeliranju i prognoziranju ukupnoga mjesečnog broja zaposlenih, broja zaposlenih muškaraca i broja zaposlenih žena u djelatnosti pružanja usluga smještaja te pripreme i usluživanja hrane i pića u Republici Hrvatskoj. Dobiveni rezultati modeliranja uspoređeni su rezultatima dobivenim primjenom, nekih od tradicionalno korištenih kvantitativnih modela u analizi sezonskih vremenskih serija, kao što su Holt- Wintersov model trostrukoga eksponencijalnog izglađivanja te sezonski multiplikativni model eksponencijalnoga trenda. Evaluacija performansi te prognostičke moći pojedinih modela provedena je usporedbom prosječne apsolutne te prosječne apsolutne postotne pogreške i koeficijenta korelacija između stvarnih i procijenjenih vrijednosti, a prognozirane vrijednosti uspoređene su sa stvarnim vrijednostima. Evaluacija dobivenih rezultata pokazala je kako je odabrani model acikličkog višeslojnog perceptrona pogodan za modeliranje i prognoziranje vremenskih serija sezonskoga karaktera. Usporedba prognostičkih moći te stvarnih i prognoziranih vrijednosti broja zaposlenih sugeriraju kako je dizajnirani model umjetne neuronske mreže vrlo pouzdan. Navedeno upućuje na to kako modeli umjetnih neuronskih mreža posjeduju velike aplikativne potencijale u domeni modeliranja i prognoziranja vremenskih serija sezonskog karaktera

broj zaposlenih, turizam i hotelska industrija, sezonske vremenske serije, modeli umjetnih neuronskih mreža, model višeslojnog perceptrona

nije evidentirano