Чепенко Т. Є. Прогнозування нестаціонарних часових рядів на основі штучних нейронних мереж з елементами часової затримки

Дисертація присвячена навчанню штучних нейронних мереж з елементами часової затримки, які призначені для прогнозування нелінійних процесів, що описуються нестаціонарними стохастичними часовими послідовностями. Удосконалено архітектуру штучної нейронної мережі з прямою передачею інформації, що має робастні властивості в умовах збурень з невідомим розподілом та метод навчання штучних нейронів на основі робасного критерію оцінювання Велша. Вперше запропоновано методи навчання прогнозуючих рекурентних нейронних мереж на динамічних нейронах-фільтрах з кінцевою і нескінченною імпульсною характеристиками. Проведене імітаційне моделювання розроблених методів прогнозування на основі штучної нейронної мережі. Результати роботи використано при розв'язанні практичної задачі побудови прогнозуючої моделі системи охоронної сигналізації.