Бодянський, Є.Тищенко, О.Копаліані, Д.2014-01-212014-01-212012Бодянський Є. Прогнозування багатовимірних нестаціонарних часових рядів на основі адаптивної нео-фаззі-моделі / Є. Бодянський, О. Тищенко, Д. Копаліані // Комп'ютерні науки та інформаційні технології : [збірник наукових праць] / відповідальний редактор Ю. М. Рашкевич. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2012. – С. 312–320. – (Вісник / Національний університет "Львівська політехніка" ; № 744). – Бібліографія: 11 назв.https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/22698Введено структуру адаптивного нео-фаззі предиктора та багатовимірного нео-фаззі-нейрона, а також метод навчання останнього. Запропонований алгоритм навчання має підвищену швидкість збіжності та забезпечує фільтруючі властивості. Завдяки введеній нейромережевій архітектурі, вузлами якої є нео-фаззі-нейрони, можна розв’язувати задачі короткострокового прогнозування у реальному часі за умов короткої навчальної вибірки. The architectures of the adaptive neo-fuzzy predictor and a multidimensional neo-fuzzyneuron are introduced. The proposed learning algorithm increases convergence rate and provides improved filter properties. The short-term prediction tasks may be fulfilled in an online mode with the help of proposed neuro-fuzzy architectures when a data set is short.uaадаптивне прогнозуваннянео-фаззі-нейронметод навчанняпрогнозуваннячасовий рядadaptive predictionneo-fuzzy-neuronlearning algorithmpredictiontime seriesArticle