Tourism Growth Prediction Based on Deep Learning Approach

Table 8

The l-test results at China.

Comparison	MAPE		MAE		RMSE
	value	l-interval	value	l-interval	value	l-interval
DLM vs. SVR + F	0.0007	−6.24, ∞	0.0018	−119,022, ∞	0.0004	−150,781, ∞
DLM vs. ANN + F	0.0015	−9.08, ∞	0.0019	−171,432, ∞	0.0015	−217,779, ∞
DLM vs. ANN	0.0148	−18.5, ∞	0.0121	−298,133, ∞	0.0074	−322,915, ∞
DLM vs. SVR	0.0019	−11.24, ∞	0.0033	−206,089, ∞	0.0022	−239,332, ∞
DLM vs. ARIMA	0.0015	−9.81, ∞	0.0006	−161,044, ∞	0.0003	−185,229, ∞
DLM vs. Naive	0.0068	−10.22, ∞	0.0093	−182,015, ∞	0.0059	−202,661, ∞