В статье представлен метод управления гидротехническими сооружениями в открытых каналах в режиме реального времени с использованием многослойного персептрона (MLP) и искусственных нейронных сетей (ANN). Разработанная модель ANN, превосходящая традиционные гидравлические модели по эффективности, предназначена для прогнозирования состояния затвора на основе уровня воды, расхода и потребности в воде.

В статье приведено нейросетевое прогнозирование геомагнитного К - индекса с использованием нейронных сетей. Построение нейронных сетей проведено для многослойного персептрона и сети радиаль- но базисных функций. Нейросетевые модели имеют минимальную ошибку краткосрочного прогнозирования геомагнитного К - индекса по сравнению со статистическими моделями.

Данная статья посвящена необходимости разработки моделей прогнозирования на основе данных для принятия качественных решений в управленческих системах. Рассмотрены методы, основанные на временных рядах, в процессе анализа данных и прогнозирования. Приводятся анализ временных рядов, влияние на формирование управленческой стратегии, а также математические модели и алгоритмы, необходимые для повышения точности и эффективности, а также улучшения надежности результатов.