現今觀光旅遊業在台灣是主要經濟收入來源之一，受益於網路快速發展，使用電腦及手機查詢網路資料已經成為人們規劃旅遊不可或缺的一部份，我們認為Google搜尋引擎的查詢資料紀錄可以反應出搜尋者對旅遊的偏好趨勢。過去研究以傳統的時間序列SARIMA模型及機器學習來建置模型，本研究蒐集2011年至2018年之每月南韓及日本來台人數數據，加上同期的Google關鍵字趨勢資料，比較時間序列SARIMA模型及深度學習的長短期記憶模型之預測效果，探究深度學習在時間序列資料應用的成效。

Tourism is one of the main sources of GDP (Gross Domestic Product) in Taiwan. Web searching for internet data using computers and mobile phones is becoming more and more common. It has become indispensable for people to arrange tourism activities. We believe Google search engine data records could reflect internet user's preference for travel trends. In past researches, traditional time series SARIMA models and machine learning method have been used to build models. This study collects each month's numbers of Japanese and Korean tourists to Taiwan from 2011 to 2018, plus the corresponding Google keyword trend data in the same period. We compare the prediction effectiveness of the SARIMA model and the long short-term memory models of deep learning, to explore the effectiveness of deep learning in the application of time series data.

第一章	緒論	1
1.1研究背景	1
1.2研究動機	2
1.3研究問題	3
1.4研究目的	4
第二章	文獻探討	5
2.1旅遊預測	5
2.2運用Google關鍵字搜尋歷史紀錄預測旅遊需求	9
2.3應用SARIMA預測模型預測旅遊人數	10
2.4應用機器學習、神經網路、深度學習預測旅遊人數	13
第三章	模型建置	15
3.1資料集	15
3.2關鍵字選擇	16
3.3 SARIMA模型	20
3.4深度學習	22
3.4.1循環神經網路(Recurrent Neural Network)	24
3.4.2長期短期記憶(Long Short-Term Memory)	25
3.4.3 Keras之LSTM參數設定	26
3.5加上關鍵字搜尋趨勢旅遊人數預測流程	30
3.6模型效能評估方法	31
第四章	實驗結果	33
4.1實驗環境	33
4.2實驗設定	33
4.3 Google關鍵字選擇	34
4.4 ARIMA與SARIMA模型之預測結果比較	36
4.5使用SARIMA模型預測南韓來台遊客人數	37
4.6使用SARIMA模型預測日本來台遊客人數	41
4.7使用LSTM模型預測南韓來台旅客人數	45
4.8使用LSTM模型預測日本來台旅客人數	49
4.9關鍵字搜尋趨勢對預測日本、南韓來台旅客人數之影響模型評估	53
第五章 結論	57
5.1結論	57
5.2研究貢獻	58
5.3管理意涵	58
5.3.1建議	59
5.4未來研究方向	59
參考文獻	61

 
表目錄
表1：旅客人數預測方法特徵與類型彙整	8
表2：日本來台旅客Google關鍵字及關聯關鍵字	17
表3：南韓來台旅客Google關鍵字及關聯關鍵字	18
表4：中文、英文與韓文、日文關鍵字谷歌趨勢與來台旅客人數之相關係數表	19
表5：日本來台歷史紀錄LSTM測試參數表	29
表6：學習率及迭代參數表	29
表7：MAPE評估預測值準則表	32
表8：Google Colab開發環境相關資訊	33
表9：韓文關鍵字台灣天氣之不同滯後期的相關係數表	35
表10：南韓Google關鍵字及南韓來台旅客人數的最佳滯後期相關係數	35
表11：日本Google關鍵字及日本來台旅客實際數的滯後期及相關係數	35
表12：日本及南韓來台旅客歷史紀錄最佳ARIMA及SARIMA模型的MAPE比較表	36
表13：南韓來台旅客SARIMA預測模型評估表	41
表14：日本來台旅客SARIMA預測模型評估表	45
表15：南韓來台旅客LSTM預測模型評估表	49
表16：日本來台旅客LSTM預測模型評估表	53
表17：關鍵字搜尋趨勢對日本來台旅客人數預測之影響	54
表18：關鍵字搜尋趨勢對南韓來台旅客人數預測之影響	55
表19：相同關鍵字趨勢對日本及南韓來台旅客人數預測之影響	56

 
圖目錄
圖1：來台總人數圖	2
圖2：觀光外匯收入圖	2
圖3：旅遊預測模型數量圖	7
圖4：日本南韓來台旅客人數	15
圖5：在南韓地區Google搜尋熱度的趨勢變化	16
圖6：SARIMA預測建模模型圖	22
圖7：RNN模型示意圖	25
圖8：LSTM模型示意圖	26
圖9：加上關鍵字搜尋趨勢旅遊人數預測流程圖	31
圖10：以SARIMA模型歷史紀錄預測南韓來台旅客人數	38
圖11：SARIMA增加“台灣天氣” Google Trend資料預測南韓來台旅客人數	38
圖12：SARIMA增加“台灣旅遊” Google Trend資料預測南韓來台旅客人數	39
圖13：SARIMA增加“台灣地圖” Google Trend資料預測南韓來台旅客人數	39
圖14：SARIMA增加“台灣匯率” Google Trend資料預測南韓來台旅客人數	40
圖15：SARIMA增加“新台幣” Google Trend資料預測南韓來台旅客人數	40
圖16：以SARIMA模型歷史紀錄預測日本來台旅客人數	42
圖17：SARIMA增加“台灣旅遊” Google Trend資料預測日本來台旅客人數	42
圖18：SARIMA增加“台灣觀光” Google Trend資料預測日本來台旅客人數	43
圖19：SARIMA增加“台灣飯店” Google Trend資料預測日本來台旅客人數	43
圖20：SARIMA增加“台灣美食” Google Trend資料預測日本來台旅客人數	44
圖21：SARIMA增加“台灣天氣” Google Trend資料預測日本來台旅客人數	44
圖22：以LSTM歷史紀錄預測南韓來台旅客人數	46
圖23：LSTM 增加“台灣天氣” Google Trend 資料預測南韓來台旅客人數	46
圖24：LSTM 增加“台灣旅遊” Google Trend 資料預測南韓來台旅客人數	47
圖25：LSTM 增加“台灣地圖” Google Trend 資料預測南韓來台旅客人數	47
圖26：LSTM 增加“新台幣” Google Trend 資料預測南韓來台旅客人數	48
圖27：LSTM 增加“台灣匯率” Google Trend 資料預測南韓來台旅客人數	48
圖28：以LSTM歷史紀錄預測日本來台旅客人數	50
圖29：LSTM 增加“台灣觀光” Google Trend 資料預測日本來台旅客人數	50
圖30：LSTM 增加“台灣飯店” Google Trend 資料預測日本來台旅客人數	51
圖31：LSTM 增加“台灣旅遊” Google Trend 資料預測日本來台旅客人數	51
圖32：LSTM 增加“台灣美食” Google Trend 資料預測日本來台旅客人數	52
圖33：LSTM 增加“台灣天氣” Google Trend 資料預測日本來台旅客人數	52

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