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。