Модулярная модель прогнозирования временных рядов на основе нейро-нечетких сетей и когнитивного моделирования

В работе рассматривается задача построения гибридной системы прогнозирования временных рядов на основе нечетких когнитивных карт и нейронных сетей. Подобный подход позволяет учитывать, как количественные, так и качественные характеристики временного ряда. Для полноты картины приводятся особенности нечетких когнитивных карт и их применение в задачах прогнозирования временных рядов. Также, представлен разработанный генетический алгоритм обучения нечетких когнитивных карт, позволяющий избежать трудоемкой задачи ручной настройки когнитивной карты.