Optimización de Encuestas Electorales mediante Redes Neuronales Artificiales

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.

The objective of this study is to search for the main factors that can influence to predict the results of voting surveys. A system is developed that allows the optimization of Artificial Neural Networks to identify the factors that affect the electoral result, through a computational method that allows the evaluation of the characteristics that influence a successful electoral vote. An Artificial Neural Network with three layers and a back propagation learning algorithm is used. The first phase loads the system by developing a random synthetic database. This will contain the data that will serve as input to the Artificial Neural Network to optimize the most outstanding attributes that affect a vote. The system identifies the inputs to the Artificial Neural Network, and the iterations that can be carried out to optimize its outputs.