Методы прогнозирования временных рядов на основе искусственных нейронных сетей с элементами временной задержки

Abstract

Рассматривается задача обучения специализированных нейронных сетей, предназначенных для прогнозирования рядов показателей, описывающих поведение сложных многосвязных систем. Описывается метод обучения искусственных нейронов многослойных нейросетей с прямой передачей информации, обладающий робастными свойствами в условиях возмущений с неизвестным распределением. Обобщаются методы обучения прогнозирующих рекуррентных нейросетей на динамических нейронах-фильтрах с конечной и бесконечной импульсной характеристиками, отличающиеся высоким быстродействием и повышенными сглаживающими свойствами.