4.1. Прогнозирование показателей энергорынка РФ
4.1.1. Программная реализация
4.1.2. Прогнозирование цен на электроэнергию
4.1.3. Прогнозирование энергопотребления
4.2. Прогнозирование других временных рядов
4.2.1. Уровень сахара крови человека
4.2.2. Скорость движения транспорта по дорогам Москвы
4.2.3. Финансовые временные ряды
4.3. Выводы
4.4. Выводы по диссертации

3.1. Алгоритм экстраполяции временного ряда без учета внешних факторов
3.2. Алгоритм экстраполяции временного ряда с учетом внешних факторов
3.3. Алгоритм идентификации моделей
3.3.1. Описание алгоритма
3.3.2. Распараллеливание вычислений
3.3.3. Наборы моделей
3.3.4. Оценка времени идентификации
3.4. Алгоритм построения доверительного интервала
3.5. Выводы

2.1. Модель без учета внешних факторов
2.1.1. Выборки временного ряда
2.1.2. Аппроксимация выборки
2.1.3. Подобие выборок
2.1.4. Описание модели экстраполяции
2.2. Модель с учетом внешних факторов
2.2.1. Выборки временных рядов
2.2.2. Аппроксимация выборки
2.2.3. Подобие выборок
2.2.4. Описание модели
2.3. Варианты моделей по выборке максимального подобия
2.4. Выводы

1.1. Содержательная постановка задачи
1.2. Формальная постановка задачи
1.3. Обзор моделей прогнозирования
1.3.1. Регрессионные модели
1.3.2. Авторегрессионные модели
1.3.3. Модели экспоненциального сглаживания
1.3.4. Нейросетевые модели
1.3.5. Модели на базе цепей Маркова
1.3.6. Модели на базе классификационно-регрессионных деревьев
1.3.7. Другие модели и методы прогнозирования
1.4. Сравнение моделей прогнозирования
1.4.1. Достоинства и недостатки моделей
1.4.2. Комбинированные модели
1.5. Выводы