การพยากรณ์จำนวนนักท่องเที่ยวชาวต่างชาติที่มาท่องเที่ยวภาคเหนือของประเทศไทยด้วย โครงข่ายประสาทเทียม

บทคัดย่อ

อุตสาหกรรมการท่องเที่ยวเป็นปัจจัยส าคัญทางเศรษฐกิจของประเทศไทย ท าให้มีรายได้เข้า ประเทศ สร้างอาชีพให้กับประชาชนตั้งแต่ในเมืองใหญ่จนถึงระดับท้องถิ่น เกิดการพัฒนาประเทศ มีการ
ลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานการขนส่ง และด้านอื่นๆ การคาดการณ์ความต้องการการท่องเที่ยวที่แม่นย ำนั้น ความส าคัญในการวางแผนการท่องเที่ยวโดยการพัฒนานโยบายระดับประเทศและภาคธุรกิจเนื่องจาก ทรัพยากรที่มีจำกัดในการจ้างงานและการลงทุน งานวิจัยนี้ได้น าเสนอแบบจำลองการพยากรณ์นักท่องเที่ยว
ชาวต่างชาติที่มาท่องเที่ยวภาคเหนือของประเทศไทยโดยโครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กระจายย้อนกลับ (Back Propagation Neural Network หรือ BPNN) เปรียบเทียบกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบวกกลับ (Recurrent Neural Network หรือ RNN) เพื่อประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมท่องเที่ยว ได้แก่ สายการบิน การ
คมนาคมขนส่ง โรงแรม แหล่งท่องเที่ยว บริษัทน าเที่ยว และร้านอาหาร ได้ศึกษาเปรียบเทียบจำนวนนิวรอล ในชั้นอินพุต 2 ถึง 6 โหนดตามช่วงเวลา (Time lags) และชั้นซ่อน 2 ถึง 10 โหนด ในการประเมิน
ประสิทธิภาพแบบจ าลองใช้ค่าผิดพลาดเปอร์เซ็นสัมบูรณ์เฉลี่ย (Mean Absolute Percentage Error หรือ MAPE) พบว่าแบบจ าลองที่แม่นย าที่สุดของ BPNN คือแบบ 6-9-1 จ านวนนิวรอลชั้นอินพุต 6 โหนดและชั้น ซ่อน 9 โหนด MAPE เท่ากับ 22.16% ส่วน RNN คือแบบ 4-8-1 จ ำนวนนิวรอลชั้นอินพุต 4 โหนดและชั้น
ซ่อน 8 โหนด MAPE เท่ากับ 11.02%