@conference {332,
	title = {Una primera aproximaci{\'o}n a la predicci{\'o}n de variables tur{\'\i}sticas con Deep Learning},
	booktitle = {XVIII Conferencia de la Asociaci{\'o}n Espa{\~n}ola para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018)},
	year = {2018},
	note = {TIN2015-68454-R},
	month = {10},
	pages = {939{\textendash}943},
	address = {Granada (Spain)},
	abstract = {El turismo es una de las actividades econ{\'o}micas m{\'a}s importantes a nivel mundial, por lo que una correcta planificaci{\'o}n de los recursos existentes en funci{\'o}n de la demanda es fundamental. En este sentido, el trabajo desarrollado permite comparar la bondad de un nuevo modelo de deep learning, LSTM, frente a un modelo cl{\'a}sico ampliamente reconocido, ARIMA. Se ha llevado a cabo un proceso de entrenamiento para obtener los modelos LSTM y ARIMA que, posteriormente se han validado utilizando datos no disponibles durante el aprendizaje. Nuestros resultados muestran que los nuevos modelos LSTM obtienen una precisi{\'o}n mayor que el cl{\'a}sico ARIMA, tanto en la validaci{\'o}n a priori como en la predicci{\'o}n posterior.},
	isbn = {978-88-61970-00-7},
	author = {Daniel Trujillo Viedma and A.J. Rivera-Rivas and Francisco Charte and Mar{\'\i}a J del Jesu D{\'\i}az}
}
