Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  13970915165999
TI  -  مدل¬سازی پیش‌بینی تقاضای گردشگری تفریحی داخلی شهر تهران
JO  -  مطالعات اجتماعی گردشگری
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2382-9664
AU  -  فرزین محمدرضا
AU  -  افسر امیر
AU  -  دبیر علیرضا
AU  -  زندی ابتهال 
AD  -  دانشگاه علامه طباطبایی
AD  -  دانشگاه تربیت مدرس
AD  -  دانشگاه علامه طباطبایی
AD  -   عضو هیات علمی دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهرلن غرب
Y1  -  2018
PY  -  2018
VL  -  12
IS  -  6
SP  -  0
EP  -  0
KW  -  رگرسیون# شبکه عصبی فازی# الگوريتم SVR
KW  -   گردشگری تفریحی# پیش‌بینی تقاضای گردشگری تفریحی داخلی# شهر تهران#
DO  -  
N2  -   يكي از مهم ترين رويدادها در صنعت گردشگري هر كشور، ميزان تقاضا براي يك محصول يا مقصد گردشگري است. اما باید توجه داشت پیش‌بینی‌ها  هرگز نمی‌توانند به طور صددرصد با آنچه  در عمل پیش خواهد آمد تطابق داشته باشند. همیشه فواصل و انحرافاتی بین مقادیر واقعی و پیش‌بینی موجود خواهد بود، ولی استفاده از روش‌های علمی و نوین در امر پیش‌بینی، باعث خواهد شد نتایج حاصله به مراتب بیش از یک تخمین عینی به حقیقت نزدیک شود. در سال‌های اخیر با تغییر الگوی تعطیلات و شکل-گیری تعطیلات کوتاه مدت، شهرها فرصتی برای توسعه گردشگری پیدا کردند. یکی از مهم ترین انواع گردشگری داخلی شهر تهران، بر اساس آمار مرکز ملی آمار و نظرات صاحب نظران این حوزه، گردشگری تفریحی است به همین منظور پژوهش حاضر سعی دارد مدل هايي براي پيش بيني تقاضای گردشگری تفریحی داخلی شهر تهران پيشنهاد كند. براي اين كار از اطلاعات ماهیانه  بين سال هاي 1381 تا 1394 استفاده شده است. متغير مستقل اين تحقيق تعداد گردشگران تفریحی داخلی شهر تهران است و متغیرهای وابسته نیز بر اساس تکنیک دلفی و دیماتل فازی انتخاب شدند، چارچوب مدل، تركيبي از  رگرسیون ، شبکه عصبی فازی  و الگوریتمSVR   است که با ترکیب این روش‌ها مي توان خطاي پيش بيني را اندازه گيري و روش‌ها را با هم مقايسه كرد. نتايج اين پژوهش نشان مي‌دهد رویکرد ترکیبی رگرسیون و شبکه های عصبی فازی (ANFIS) پیشنهادی می‌تواند پیش‌بینی بهتری نسبت به سایر روش‌ها در خصوص پیش‌بینی گردشگری تفریحی داخلی داشته باشد.
UR  - rimag.ir/fa/Article/35443
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/35443
ER  -  
