PRONÓSTICO DE LA DEMANDA TURà STICA DEL HOTEL BRISAS GUARDALAVACA DE HOLGUà N A TRAVÉS DE UNA RED NEURONAL ARTIFICIAL

MSc. Mayly Torres à Lvarez, MSc. Julio Ernesto de la Rosa Melian and Dr.C. Yosvani Orlando Lao León

Revista de Investigación Latinoamericana en Competitividad Organizacional RILCO, 2021, issue 09

Abstract: El turismo para diversos países constituye un sector priorizado por los beneficios que reporta a la economía de los mismos. La correcta gestión de los destinos turísticos depende en gran medida del pronóstico que se realice de la demanda de clientes. Los estudios realizados en este campo en mayor medida involucran el uso de la regresión y análisis estadísticos. La implementación de herramientas de la Inteligencia Artificial contribuye a disminuir la incertidumbre asociada a los análisis relacionados con el futuro, en este sentido las Redes Neuronales Artificiales ofrecen ventajas que facilitan el proceso de toma de decisiones. El objetivo general de la investigación es pronosticar el por ciento de ocupación del hotel Brisas Guardalavaca a partir de la utilización de una red neuronal artificial perceptrón multicapa, cuyas predicciones contribuyen a disminuir la brecha entre la demanda de clientes pronosticada y la real. Como resultado, se utilizó la red para el pronóstico de los meses de enero y febrero evidenciando un buen ajuste al compararlo con los resultados reales del hotel.

Keywords: pronóstico; demanda; turismo; Red Neuronal Artificial (search for similar items in EconPapers)
Date: 2021
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