Рассматривается задача многошагового прогнозирования временных рядов. Представлены существующие модели рекуррентных и нерекуррентных нейронный сетей, которые применяются для задач прогнозирования. Описывается способ обучения нейросетей методом расширенного фильтра Калмана с вычислением производных методом обратного распространения во времени. Предлагается метод псевдорегуляризации для уменьшения эффекта исчезновения градиентов, что приводит к повышению качества прогнозирования в многошаговом случае. Приводятся результаты численных экспериментов на примере прогнозирования годового количества солнечных пятен и хаотического процесса Маккея-Гласса.
псевдорегуляризация, рекуррентные нейронные сети, обратное распространение во времени, расширенный фильтр калмана