Resumen

CALDERON-SEGURA, Yessica Yazmin; BURLAK, Gennadiy  y  GARCIA PACHECO, José Antonio. Optimización de Encuestas Electorales mediante Redes Neuronales Artificiales. Program. mat. softw. [online]. 2024, vol.16, n.2, pp.49-59.  Epub 17-Sep-2024. ISSN 2007-3283.  https://doi.org/10.30973/progmat/2024.16.2/5.

El objetivo de este estudio es buscar los principales factores que pueden influir para predecir los resultados de las encuestas de votación. Se desarrolla un sistema que permite la optimización de Redes Neuronales Artificiales para identificar los factores que afectan el resultado electoral, a través de un método computacional que permite evaluar las características que influyen en un voto electoral exitoso. Se utiliza una Red Neuronal Artificial con tres capas y un algoritmo de aprendizaje de retro propagación. La primera fase carga el sistema desarrollando una base de datos sintética aleatoria. Éste contendrá los datos que servirán de entrada a la Red Neuronal Artificial para optimizar los atributos más destacados que afectan una votación. El sistema identifica las entradas a la Red Neuronal Artificial y las iteraciones que se pueden realizar para optimizar sus salidas.

Palabras llave : Red Neuronal Artificial; Conservadora; Algoritmo.