Аннотация:
Рассмотрена проблема пропущенных значений в массивах данных при моделировании сложных
динамических систем. Изучены различные типы пропусков и общие подходы к работе с данными, содержащими пропуски. Приведен обзор самых распространенных методов восстановления
пропущенных данных. Представлен оригинальный гибридный адаптивный метод восстановления
с нейро-нечетким управлением. Приведена оценка эффективности различных методов восстановления применительно к массивам данных, содержащих информацию о процессах в сложных динамических системах. Отдельное внимание уделено вопросу влияния наличия пропусков в данных на
эффективность численных моделей.