Реєстраційний номер
2121U007714, Матеріали видань та локальних репозитаріїв
Категорія
Бакалаврська робота
Назва роботи
Прогнозування результатів виборів за допомогою нейронних мереж
Автор
Іванов Сергій Ігорович
Ivanov Serhii Ihorovych
Дата публікації
01-01-2021
Постачальник інформації
Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
Першоджерело
https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43785
Видання
Київ
Опис
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.
Додано/оновлено в НРАТ
2025-11-05
