***** МНС України – Міністерство України з питань надзвичайних ситуацій.

***** Анализ временных рядов. – Обзор методов, используемых для идентификации моделей временных рядов (таких как сглаживание, подгонка и автокорреляции).

***** Нейросети в задачах отображения. – Рассмотрены многопараметрические задачи прогнозирования.

***** Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова думка, 1981 – 296 с. – Хорошая книга для аспирантов, студентов и специалистов различных областей науки и техники, работающих в области математического моделирования. Содержит описания алгоритмов самоорганизации моделей и много примеров.

***** Ивахненко А.Г., Мюллер Й.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. – Киев: Технiка, 1985; Berlin: Verlag Technik, 1984, 223 с. – В книге рассмотрены основные направления работ в области моделирования сложных систем по МГУА. Представлен обзор разработанных методов для анализа данных. Даны примеры решения реальных задач.

***** Єріна А.М. Статистичне моделювання та прогнозування. – Київ: КНЕУ, 2001 – 170 с. – У навчальному посібнику розглядаються принципи статистичного моделювання та прогнозування соціально-економічних явищ, процесів, модифікації моделей динаміки, структури і взаємозв'язків, умови адаптації їх до специфіки об'єктів моделювання. Аналітичні можливості та межі застосування конкретних моделей ілюструються на прикладах в системі Statistica 5.

***** Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. Математические методы построения прогнозов. – М: Радио и связь, 1997 – 112 с. – Рассмотрены методы анализа динамических рядов, оценки и проверки моделей, методы оценки ошибки и подправления прогнозов. Рассмотрены интегральные и разностные схемы, методы сглаживания и сезонные ряды.

***** Бидюк П.И., Зворыгина Т.Ф. Структурный анализ методик построения регрессионных моделей по временным рядам наблюдений. – Задача построения авторегрессионных моделей по временным рядам наблюдений рассматривается как последовательность этапов анализа данных.

***** Ивахненко Г.А. Алгоритм комплексирования аналогов для самоорганизации дважды многорядных нейронных сетей. – Алгоритм комплексирования аналогов используется для прогноза, экстраполяции и распознавания образов плохо определенных объектов.

***** Исследование применимости генетических алгоритмов для оптимизации нейросетевых систем. – Магистерская работа 2004 года.

***** Организация интеллектуальных вычислений. – Курс лекций «Организация интеллектуальных вычислений».

***** Прогнозирование на основе аппарата нейройных сетей. – Описан способ прогнозирования с помощью нейройных сетей, основанный на методе окон. Также приведен обзор применения нейройных сетей в финансовой сфере.

***** Возможности нейронных сетей. – Дано описание основных элементов, из которых составляются нейронные сети. Рассматриваются только нейронные сети, синхронно функционирующие в дискретные моменты времени. Описаны основные архитектуры нейронных сетей.

***** Решение задач нейронными сетями. – Описано несколько базовых задач для нейронных сетей и основных или исторически первых методов настройки сетей для их решения.

***** Нейросетевые информационные модели сложных инженерных систем. – Обсуждаются нейросетевые методы построения моделей сложных систем, основанные на экспериментальных данных. Подробно рассмотрены постановки типовых задач информационного моделирования (прямых, обратных и смешанных). Изложение сопровождается модельными иллюстрациями и примерами реальных практических применений.

***** Погрешности в нейронных сетях. – Рассматриваются нейронные сети слоистой структуры, состоящие из слоев стандартных нейронов. Изучаются ошибки, возникающие при технической реализации сетей, а также при шумах и повреждениях.