Journal of Health Administration
فصلنامه مدیریت سلامت
jha
Medical Sciences
http://jha.iums.ac.ir
112
journal112
2008-1200
2008-1219
10.22034
fa
jalali
1397
10
1
gregorian
2019
1
1
21
74
online
1
fulltext
fa
مدل سازی ترکیبی پیش بینی تقاضای گردشگری پزشکی داخلی شهر تهران
Hybrid modeling for forecasting domestic medical tourism demand in Tehran
پژوهشي
Research
<strong><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">مقدمه:</span></span></strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.5pt;">.</span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">یکی</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">از</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">مهمترین</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">رویدادها</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">در</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">صنعت</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">گردشگری</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">هر</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">کشور،</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">میزان</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">تقاضا</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">برای</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">یک</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">محصول</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">یا</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">مقصد</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">گردشگری و پیش بینی درست آن</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">است</span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">. </span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">اما باید توجه داشت که فواصل و انحرافاتی بین مقادیر واقعی و پیش بینی وجود دارد. استفاده از روشهای علمی و نوین در امر پیش بینی، باعث خواهد شد که نتایج حاصله به مراتب بیش از یک تخمین عینی به حقیقت نزدیک شوند که مقاله</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">حاضر نیز همین هدف را در حوزه گردشگری پزشکی دنبال میکند.</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;"></span></span><br>
<strong><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">روش ها</span></span></strong><strong><span dir="LTR"><span style="font-size:10.5pt;">:</span></span></strong><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;"> در مرحله اول عوامل موثر بر تقاضای گردشگری پزشکی داخلی با استفاده از تکمیل پرسش نامه های مربوط به روش دلفی فازی و دیمتل فازی توسط ۳۱ نفر از خبرگان آشنا به این حوزه و پردازش توسط نرم افزار </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:10.5pt;">MATLAB۲۰۱۷a</span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">شناسایی شدند و پس از مشخص شدن تابع تقاضا و جمع آوری اطلاعات ماهیانه هر یک از عوامل موثر در بازه زمانی سال های ۱۳۸۱ تا ۱۳۹۴، سه مدل پیش بینی </span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">رگرسیون، شبکه عصبی فازی و الگوریتم </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:10.5pt;">SVR</span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;"> به صورت مجزا و ترکیبی برای این تابع در نرم افزار </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:10.5pt;">MATLAB</span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;"> اجرا و خطای پیش بینی هریک، اندازه گیری و با هم مقایسه شد.</span></span> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;"></span></span><br>
<strong><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">یافته ها:</span></span></strong><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;"> نتایج پژوهش حاضر نشان داد که تابع تقاضای گردشگری پزشکی داخلی شامل: عوامل اقتصادی (درآمد و ثروت افراد )، قیمت خدمات و هزینه زندگی در مقصد، قیمت تاسیسات اقامتی</span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">، </span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">وجود آلودگی هوا، قیمت محصولات جایگزین (سفر خارجی)</span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">، </span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">تعداد مراکز پزشکی، بیمارستانهاو آزمایشگاهها است.</span></span><br>
<strong><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">نتیجه گیری:</span></span></strong><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;"> رویکرد </span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">ترکیبی </span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">رگرسیون چند</span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">گانه و الگوریتم </span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:10.5pt;">SVR</span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;"> پیشنهادی نیز می تواند پیش بینی بهتری نسبت به سایر روش ها در خصوص پیش بینی گردشگری پزشکی داخلی داشته باشد. </span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">بنابراین، پیشنهاد می شودبه منظور کاهش میزان خطای پیش بینی جهت انجام برنامه ریزی های اصولی در حوزه تقاضای گردشگری پزشکی داخلی شهر تهران از این تابع تقاضا و مدل پیش بینی استفاده شود.</span></span><br>
<strong><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">واژه های کلیدی:</span></span></strong> <span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;"> شبکه عصبی فازی، الگوریتم</span></span><span dir="LTR"><span style="font-size:10.5pt;">SVR</span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">، </span></span><span style="font-family:b yagut;"><span style="font-size:10.5pt;">پیش بینی تقاضای گردشگری پزشکی داخلی، تهران، مدل سازی</span></span>
<strong>Introduction:</strong> One of the most important events in the tourism industry of each country is the demand for a product or destination and its true prediction of tourism. It should be noted that there are distances and deviations between actual values and predictions. The use of modern scientific and forecasting methods will make the results far more than an objective estimate and closer to the truth; this article pursues the same goal in the field of medical tourism<span dir="RTL">. </span><br>
<strong>Methods:</strong> In the first step, factors affecting the demand for domestic medical tourism in Tehran were identified by 31 experts using Fuzzy Delphi and Dematel Fuzzy methods. The factors were then processed by MATLAB2017a software. After determining the demand function, and collecting monthly data of each effective factor from 2001 to 2015, three regression prediction models, a fuzzy neural network, and SVR algorithm were implemented using MATLAB software to measure and compare forecast errors<span dir="RTL">. </span><br>
<strong>Results:</strong> The demand function for domestic medical tourism included: economic factors (individual income and wealth), service prices and cost of living in the destination, the cost of accommodation facilities, air pollution, and the price of alternative products (foreign travel), the number of medical centers, hospitals and laboratories<span dir="RTL">. </span><br>
<strong>Conclusion:</strong> The proposed hybrid approach for regression and SVR algorithm can make a better prediction compared with the other methods of forecasting domestic medical tourism. Therefore, it is recommended to use the demand function and forecasting model to lower the forecast error while planning for domestic medical tourism demand in Tehran<span dir="RTL">.</span>
رگرسیون, شبکه عصبی فازی, الگوریتم SVR, گردشگری پزشکی, پیش بینی تقاضای گردشگری پزشکی داخلی, شهر تهران.
Regression, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), Support Vector Regression (SVR) Algorithm, Forecasting of Domestic Medical Tourism Demand
51
64
http://jha.iums.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-2412-2&slc_lang=fa&sid=1
Mohammadreza
Farzin
محمدرضا
فرزین
b_farzin@yahoo.com
11200319475328460020300
11200319475328460020300
Yes
Allameh Tabatabai University ,Teharan, Iran
دانشیار گروه مدیریت گردشگری، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبایی، تهران، ایران
Amir
Afsar
امیر
افسر
aafsar@modares.ac.ir
11200319475328460020301
11200319475328460020301
No
, Tarbiyat modares University, Teharan.Iran
دانشکده مدیریت، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
Alireza
Dabir
علیرضا
دبیر
a.dabir@gmail.com
11200319475328460020302
11200319475328460020302
No
, Allameh Tabatabai University, Teharan.Iran
دانشگاه علامه طباطبایی، تهران،
Ebtehal
Zandi
ابتهال
زندی
ebtehal.zandi@gmail.com
11200319475328460020303
11200319475328460020303
No
, Allameh Tabatabai University,Teharan.Iran
دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبایی تهران،