Нейросетевые алгоритмы прогнозирования событий и поиска предвестников в многомерных временных рядах

Многие практические задачи связаны с поиском взаимосвязи между поведением сложного объекта и сравнительно редкими событиями, инициируемыми этим поведением или коррелирующими с ним; предполагается, что возникновению события всякий раз предшествует некоторое явление - некая комбинация значений признаков, описывающих объект, в известном диапазоне задержек по времени. Продолжено исследование предложенного ранее нейросетевого метода анализа таких объектов. Целью применения метода является обнаружение морфологических и динамических признаков, вызывающих событие или предшествующих его возникновению.