Введение. До недавнего времени (середины 80-х годов прошлого века) существовало несколько общепризнанных методов прогнозирования временных рядов: Эконометрические

До недавнего времени (середины 80-х годов прошлого века) существовало несколько общепризнанных методов прогнозирования временных рядов:

• Эконометрические
• Регрессионные
• Методы Бокса-Дженкинса (ARIMA, ARMA)

Однако, начиная с конца 80-х годов, в научной литературе был опубликован ряд статей по нейросетевой тематике, в которых был приведен эффективный алгоритм обучения нейронных сетей и доказана возможность их использования для самого широкого круга задач.

Эти статьи возродили интерес к нейросетям в научном сообществе и последние очень скоро стали широко использоваться при исследованиях в самых разных областях науки от экспериментальной физики и химии до экономики.

Кстати, некоторые сотрудники компании "Нейропроект" начали заниматься нейронными сетями именно в то время, используя их для обработки результатов физических экспериментов.

Отчасти из-за относительной сложности и недетерминированности нейронных сетей и генетических алгоритмов, эти технологии не сразу вышли за рамки чисто научного применения. Тем не менее, с течением времени уровень доверия к новым технологиям повышался и со стороны бизнеса. С начала 90-х годов начали регулярно появляться сообщения об установках нейросетевых систем в разных компаниях, банках, корпоративных институтах. Причем сфера использования новых технологий была очень многогранной - оценка рисков, контроль технологических процессов, управлние роботами и многое другое.
Одним из самых успешных приложений нейронных сетей было прогнозирование временных рядов. Причем самым массовым было

• Прогнозирование на финансовых рынках
• Прогнозирование продаж

В настоящее время можно с уверенностью сказать, что использование нейронных сетей при прогнозировании дает ощутимое преимущество по сравнению с более простыми статистическими методами.