Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007714, Article popup.category Бакалаврська робота Title Прогнозування результатів виборів за допомогою нейронних мереж (AI translated) popup.author Іванов Сергій ІгоровичIvanov Serhii Ihorovych popup.publication 01-01-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43785 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 93с., 8 табл., 34 рис., 2 додатки, 14 джерел Мета роботи – використати апарат штучних нейронних мереж для прогнозування результатів виборів. Пpедметом досліджень є штучні нейронні мережі прямого поширення. Актуальність даного методу випливає із важливості та впливу результатів виборів на світову економіку та важливості попереднього передбачення результатів виборів для бізнесу, пересічних громадян та політиків, а також складності прогнозування результатів виборів на основі багатьох факторів класичними методами. В результаті виконання цієї роботи було отримано нейронну мережу прямого поширення у вигляді багатошарового перцептрона з трьома прихованими шарами для прогнозування результатів виборів. Було проведено попередню обробку вихідних даних та спрогнозовано результати виборів в Сполучених Штатах Америки по округах. Для покращення результатів варто використовувати достатньо великі вибірки та найбільш інформативні фактори впливу на вихідну змінну. Thesis: 93p., 8 tabl., 34 fig., 2 appendices, 14 sources . The purpose of the work is to use the apparatus of artificial neural networks to predict the election results. The subject of research is artificial feed-forward neural networks. The relevance of this method stems from the importance and impact of election results on the world economy and the importance of predicting election results for business, ordinary citizens and politicians, as well as the difficulty of predicting election results based on lots of factors with classical methods. As a result of this work, a feed-forward neural network in the form of a multilayer perceptron with two hidden layers was obtained to predict the election results. Preliminary processing of the initial data was carried out and the results of the elections in the United States of America by county were predicted. Sufficiently large samples and factors, that are most influencive on the original variable should be used to improve the results. popup.nrat_date 2025-11-05 Close