Oeconomica Jadertina, Vol. 10 No. 2, 2020.
Original scientific paper
Modeliranje i prognoziranje broja zaposlenih u turizmu i hotelskoj industriji u Republici Hrvatskoj primjenom modela umjetnih neuronskih mreža
Tea Baldigara
orcid.org/0000-0003-2563-2533
; Fakultet za menadžment u turizmu i ugostiteljstvuSveučilište u RijeciNaselje Ika, Primorska 42, OpatijaHrvatska
Abstract
Rad istraž uje 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 mu škaraca i broja zaposlenih žena u djelatnosti pružanja usluga smj e štaja te pripreme i usluživanja hrane i pića u Republici Hrvatskoj. Dobiveni rezultati modeliranja uspoređeni su rezultatima dobivenim primjenom, nekih od tradicionalno korištenih kvantitati vnih modela u analizi sezonskih vremenskih serija, kao što su Hol t 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 pogoda n za modeliranje i prognoziranje vremenskih serija sezonskoga karaktera. Usporedba prognostičkih moći te stvarnih i prognoziranih vrijednosti broja zaposlenih sugeriraju kako je dizajnirani m odel 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.
Keywords
broj zaposlenih; turizam i hotelska industrija; sezonske vremenske serije; modeli umjetnih neuronskih mreža; model višeslojnog perceptrona
Hrčak ID:
249817
URI
Publication date:
17.12.2020.
Visits: 1.530 *