以倒傳遞網路預測來台觀光人次之研究
需求預測對於觀光產業決策影響甚鉅，唯有仰賴精確的預測方法，準確預測需求，
觀光產業才能做出最佳的營運決策，及早擴充人力與設備。類神經網路可接受不同種
類的輸入變數，適應力強，具良好推廣性，故本研究採用監督式學習網路中的倒傳遞
神經網路(Back-Propagation Network)，自行撰寫MATLAB 程式，進行日本及香港來台
觀光人次之預測，並使用PC Neuron 軟體驗證。本研究透過回顧觀光人次預測相關文
獻，歸納並採用學界較常使用的7 個輸入變數：人口(Population)、航班數量(Flight
Movement)、消費者物價指數(Consumer Price Index)、帄均飯店費率(Average Hotel
Rate)、匯率(Foreign Exchange Rate)、行銷費用(Marketing Expenses)與國內支出總額
(Gross Domestic Expenditure)。分別進行日本與香港來台觀光人次預測之分析比較，並
探討訓練年份與輸入變數之影響。實證結果發現將以上變數輸入倒傳遞網路，預測日
本與香港來台觀光人次之帄均絕對百分誤差(Mean Absolute Percentage Error)分別為
2.25%與4.75%，預測能力極佳。探討輸入變數得知，去除航班數量和消費者物價指數
之影響最大。本研究亦發現香港因具有轉運特性，故去除國內(境內)支出總額後，觀
光人次預測較為準確。
參考文獻:陳淑娟 郭仕堯 許紹紋 以倒傳遞網路預測來台觀光人次之研究真理觀光休閒學報8 (2010),87-98；ALETHEIA Journal of Tourism and Leisure 8 (2010), 87-98
觀光產業才能做出最佳的營運決策，及早擴充人力與設備。類神經網路可接受不同種
類的輸入變數，適應力強，具良好推廣性，故本研究採用監督式學習網路中的倒傳遞
神經網路(Back-Propagation Network)，自行撰寫MATLAB 程式，進行日本及香港來台
觀光人次之預測，並使用PC Neuron 軟體驗證。本研究透過回顧觀光人次預測相關文
獻，歸納並採用學界較常使用的7 個輸入變數：人口(Population)、航班數量(Flight
Movement)、消費者物價指數(Consumer Price Index)、帄均飯店費率(Average Hotel
Rate)、匯率(Foreign Exchange Rate)、行銷費用(Marketing Expenses)與國內支出總額
(Gross Domestic Expenditure)。分別進行日本與香港來台觀光人次預測之分析比較，並
探討訓練年份與輸入變數之影響。實證結果發現將以上變數輸入倒傳遞網路，預測日
本與香港來台觀光人次之帄均絕對百分誤差(Mean Absolute Percentage Error)分別為
2.25%與4.75%，預測能力極佳。探討輸入變數得知，去除航班數量和消費者物價指數
之影響最大。本研究亦發現香港因具有轉運特性，故去除國內(境內)支出總額後，觀
光人次預測較為準確。
參考文獻:陳淑娟 郭仕堯 許紹紋 以倒傳遞網路預測來台觀光人次之研究真理觀光休閒學報8 (2010),87-98；ALETHEIA Journal of Tourism and Leisure 8 (2010), 87-98
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