Андриевская Н.В. Статистические и интеллектуальные методы прогнозирования

Пермь : Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2022. — 222 с.Представлены основные сведения по вопросам исследования моделей прогнозирования. Приведены основные подходы к задачам прогнозирования. В качестве моделей прогнозирования рассмотрены статистические модели, модели временных рядов, нечеткие, нейронные
и гибридные модели. Представлены методы оценки адекватности моделей прогнозирования. Каждый раздел учебного пособия содержит кон-
трольные вопросы и задания для самоконтроля. Приведены примеры всех моделей прогнозирования. Рассмотрены модели, реализуемые
с помощью программных сред Microsoft Office Excel и MatLAB.
Материал учебного пособия соответствует учебным курсам «Дополнительные главы математики» при подготовке магистров по направлению «Концептуальное проектирование и инжиниринг повышения энергоэффективности», «Математическое моделирование», «Интегрированные системы управления производством», «Комплексные системы информационной безопасности», «Распределенные компьютерные информационно-управляющие системы», «Инфокоммуникационные технологии и системы связи».