При решении многих прикладных задач моделированию подлежат природные сигналы, имеющие сложную структуру, включающую в себя различные по длительности и по форме локальные особенности, которые в свою очередь содержат полезную информацию и не могут быть отфильтрованы как шум. Эти особенности делают невозможным непосредственное применение к ним традиционных методов моделирования временных рядов, таких как методы скользящего среднего, модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего и др. С целью расширения возможностей применения математического аппарата к обработке реальных статистических данных со сложной структурой введена в рассмотрение новая математическая конструкция, позволяющая на основе современных методов обработки и анализа сигналов, таких как вейвлет-преобразование и методы нейронных сетей, идентифицировать компоненты сложного природного процесса.
математическое моделирование, нейронные сети, вейвлеты, цифровая обработка сигналов