Посвящено построению статистических моделей с переменными параметрами для прогнозирования нестационарных временных рядов. Рассмотрены адаптивные модели полиномиальных и стохастических трендов, сезонных и циклических колебаний, гистограмм, модели се- мейства ARIMA, ARCH. Приводятся примеры прогнозирования курсов акций, валют, цен на золото. Материалы пособия апробированы на занятиях в МЭСИ, МИРБИС и других вузах.

Сборник посвящен проблематике адаптивных и обучающихся систем. Приводятся решения различных задач построения параметрических и непараметрических адаптивных систем управления динамическими объектами и объектами с запаздыванием, идентификации и принятия решений, распознавания образов и обнаружения событий. Рассматриваются примеры конкретных действующих адаптивных систем. Издание рассчитано на специалистов, занимающихся теорией адаптивных и обучающихся систем и ее приложениями, а также на студентов вузов, специализирующихся в области теории стохастического управления, технической кибернетики, АСУ ТП.