В работе описывается решение задачи прогнозирования вре- менных рядов с помощью моделей искусственных нейронных се- тей. Данные рассматриваются как последовательность измерений, упорядоченных в неслучайные моменты времени, причем необходимо найти величину изменения, которое произойдет в следующий момент (такт) или через несколько тактов времени. В качестве функции активации применяется в том числе параболическая функция, быстрая реализация которой удобна для бортовых вычисли- тельных комплексов с малыми ресурсами.
РИНЦ: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=92091202
На сайте Лаборатории интеллектуального управления ИПС им. А. К. Айламазяна РАН: https://icontrol.psiras.ru/publications/
Хачумов М. В., Емельянова Ю. Г., Фраленко В. П. Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых моделей с функцией активации сигмоидного и параболического типа // Сборник научных трудов XIII Международной научно-практической конференции «Интегрированные модели и мягкие вычислени в искусственном интеллекте». — Смоленск, 2026. — С. 373–378.