Розроблено системний підхід до оцінювання та прогнозування різнотипових динамічних процесів, що складно формалізуються, за умов невизначеності. Структура запропонованого підходу передбачає проведення аналізу даних, що включає візуальний аналіз, квазіоптимальне згладжування та виявлення стійких закономірностей динаміки процесу. Виявлені закономірності є основою формування математичних моделей для довгострокового прогнозування. Для коротко- та середньострокового прогнозування на основі базових детермінованих моделей сформовано стохастичні моделі з апріорно невідомими статистичними характеристиками шумів. Розроблено методи ідентифікації таких характеристик для лінійних нестаціонарних і нелінійних моделей, а також адаптивні алгоритми прогнозування. Для визначення ступеня довіри та прогнозу теоретично визначено потенційно досяжну точність квазіоптимального оцінювання невизначених величин. Теоретично доведено збіжність у середньоквадратичному запропонованих методів ідентифікації для лінійних нестаціонарних систем. Виконано статистичне моделювання для широкого кола різних моделей за умов функціонування, що змінюються. На підставі запропонованого підходу розв'язано задачі оцінювання та прогнозування різнотипних динамічних процесів: траєкторії об'єктів, що рухаються, динаміки середнього артеріального тиску, динаміки сонячної активності 11-літнього сонячного циклу.

  Завантажити