Рассматриваются проблемы структурирования данных в условиях неопределенности и предпрогнозного анализа как самостоятельного и самодостаточного этапа теории прогнозирования временных рядов. Предлагаемые в монографии подходы, алгоритмы и модели базируются на методах нелинейной динамики в силу того, что в качестве основного предмета исследования выбраны так называемые временные ряды с памятью, для которых классические методы прогнозирования зачастую оказываются неадекватными. В качестве принципиально нового подхода к прогнозированию временных рядов с памятью предлагается прогнозная модель, которая базируется на инструментарии клеточных авто-матов и теории нечетких множеств. Для специалистов в области моделирования и управления сложными эволюционными процессами и системами, а также для преподавателей, студентов и аспирантов специальностей экономики, прикладной математики и теоретических основ информатики. Это и многое другое вы найдете в книге Анализ и прогнозирование эволюции экономических систем (Виталий Перепелица und Наталья Максишко)