СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СПЕЦИФИКАЦИЙ МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТМЕН БРОНИРОВАНИЯ В ГОСТИНИЧНОМ БИЗНЕСЕ

Abstract

В данном исследовании проанализированы спецификации моделей прогнозирования отмены бронирования в гостиничном бизнесе, что особенно актуально в настоящее время в связи с сокращением туристских потоков вследствие внутристанционного давления и глобальных трансформационных процессов. Исследования показывают, что наиболее результативными являются модели прогнозирования, основанные на нейронных сетях, а также. Проведен сравнительный анализ указанных моделей, целью которого является обоснование наиболее результативной по показателям точности количества отмененных бронирований, что позволит оптимизировать прогноз загруженности организации гостиничного бизнеса. This study analyzed the specifications of hotel cancellation prediction models, which is especially important at present due to the reduction in tourist flows due to intra-station pressure and global transformation processes. Studies show that the most productive are prediction models based on neural networks, as well. A comparative analysis of these models was carried out, the purpose of which is to substantiate the most effective number of canceled bookings in terms of accuracy indicators, which will optimize the forecast of the workload of the hotel business organization.