Прогнозирование результатов внеочередных выборов в национальный парламент Германии 2025 г. на основе нейросетевого моделирования

Работа посвящена изучению избирательной кампании на внеочередных федеральных выборах в немецкий парламент, запланированных на 23 февраля 2025 г. Цель исследования заключается в прогнозировании результатов голосования на примере трех популярных политических партий и блоков - Христианско-демократич...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология № 84. С. 219-235
Main Author: Каминченко, Дмитрий Игоревич
Format: Article
Language:Russian
Subjects:
Online Access:https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001158928
Перейти в каталог НБ ТГУ
LEADER 03521nab a2200373 c 4500
001 koha001158928
005 20250616133803.0
007 cr |
008 250611|2025 ru s c rus d
024 7 |a 10.17223/1998863X/84/18  |2 doi 
035 |a koha001158928 
040 |a RU-ToGU  |b rus  |c RU-ToGU 
100 1 |a Каминченко, Дмитрий Игоревич  |9 430060 
245 1 0 |a Прогнозирование результатов внеочередных выборов в национальный парламент Германии 2025 г. на основе нейросетевого моделирования  |c Д. И. Каминченко 
246 1 1 |a Forecasting the results of the federal election to the German parliament in 2025 based on neural network modeling 
336 |a Текст 
337 |a электронный 
504 |a Библиогр.: 20 назв. 
520 3 |a Работа посвящена изучению избирательной кампании на внеочередных федеральных выборах в немецкий парламент, запланированных на 23 февраля 2025 г. Цель исследования заключается в прогнозировании результатов голосования на примере трех популярных политических партий и блоков - Христианско-демократического союза (ХДС) и Христианско-социального союза (ХСС), Социал-демократической партии Германии (СДПГ) и партии "Зеленые". В качестве базового эмпирического метода использовано нейросетевое моделирование. Разработан целый ряд экспериментальных нейросетей, "обученных" на основании комплекса количественных переменных социально-экономического и политического свойства. В результате "обученные" нейросети сделали собственный прогноз относительно исхода голосования для трех указанных политических сил. Представленные результаты сопоставлены с показателями текущего электорального рейтинга обозначенных политических партий. 
653 |a выборы 
653 |a избирательная кампания 
653 |a парламенты 
653 |a Бундестаг 
653 |a нейросети 
653 |a моделирование 
653 |a прогнозирование 
655 4 |a статьи в журналах 
773 0 |t Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология  |d 2025  |g  № 84. С. 219-235  |x 1998-863x  |w 0210-41760 
852 4 |a RU-ToGU 
856 4 |u https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001158928 
856 |y Перейти в каталог НБ ТГУ  |u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=1158928 
908 |a статья 
999 |c 1158928  |d 1158928 
039 |b 100