International Conference on Prediction Solutions for Technical and Societal Systems
Niza, Francia, 3-7 de noviembre de 2024
Una de las líneas de investigación más activas dentro del sector turístico es el desarrollo de predictores para anticipar el flujo de turistas entrantes y salientes de una región. Para ello, la mayoría de los enfoques existentes suelen utilizar los flujos relacionados con el turismo como la única entrada principal para realizar la predicción. El presente trabajo evalúa la idoneidad de componer un predictor basado en aprendizaje profundo que fusiona desplazamientos turísticos con datos extraídos de un conjunto de datos de movilidad humana de propósito general. La propuesta ha sido probada en la Región de Murcia, una zona administrativa española con un dinámico sector turístico. Los resultados muestran que nuestro enfoque logra una reducción de hasta un 46% en el Error Cuadrático Medio (RMSE) con respecto a una línea base que se basa únicamente en datos turísticos.