Abstract:
Spain has become a benchmark in terms of tourism, since the number of visitors has multiplied extraordinarily, and has gone from a
uniform tourism model, throughout the peninsula, to a nuclear model. The economic variations associated with the economic cycle
associated with tourism have an indisputable economic impact on autonomous communities. In this work, the seasonality of tourists
in pre-pandemic periods was studied. For this purpose, artificial neural networks were used to predict the type of tourist associated
with summer periods. Hence, the artificial neural network was used as a technique that achieved an 86.90% accuracy rate. The relevant
results showed that domestic tourists had a greater share of seasonality throughout the year than foreign tourists, while foreigners are
more significant in summer periods.
Description:
España se ha convertido en un referente en cuanto al turismo ya que el número de visitantes se ha multiplicado de forma extraordinaria,
se ha pasado de un modelo turístico uniforme, a lo largo y ancho de la península, a un modelo nuclear. Las variaciones coyunturales
asociadas al ciclo económico asociado al turismo tienen un indiscutible impacto económico en las comunidades autónomas. En este
trabajo se estudió la estacionalidad de los turistas en épocas prepandémica. Para este propósito se usaron las redes neuronales
artificiales para predecir el tipo de turista que está vinculado con los periodos estivales. De ahí que fue usada cómo técnica la red
neuronal artificial que consiguió un 86,90% de acierto. Los resultados relevantes se direccionaron a que los turistas nacionales frente
a los extranjeros tuvieron mayor participación de estacionalidad a lo largo del año, mientras que los extranjeros son mayormente
significativos en periodos estivales.
