Работа представляет собой исследование в области прогнозирования временных рядов на основе нейросетевых и когнитивных методов для задачи прогнозирования временных характеристик в управлении жизненным циклом изделия. Детально рассматриваются нейро-нечеткие методы прогнозирования, представлен обзор наиболее успешных работ в данной области. Исследуются проблемы в области прогнозирования временных рядов, которые существенным образом влияют на качество прогнозов.

Результатом работы является созданная гибридная модель прогнозирования, сочетающая в себе нейро-нечеткие нейронные сети и нечеткие когнитивные карты, объединенные в систему прогнозирования. Благодаря сочетанию столь разных методов появляется возможность добиться качественного прогнозирования в условиях явлений, когда происходят сильные скачки во временном ряде и одна нейронная сеть не способна выполнять задачу достойным образом.

Планируется апробирование системы для задачи прогнозирования временных характеристик в управлении жизненным циклом изделия.