Multivariate non-stationary time series predictor based on an adaptive neuro-fuzzy approach

The article presents adaptive system for multidimensional non-stationary time series prediction in real-time. Its architecture matches of an adaptive filters and uses parallel connected neo-fuzzy neurons. Efficiency of the system was assessed during simulation test based on solving chaotic Lorenz attractor identification.

---

W artykule przedstawiony został adaptacyjny system predykcji w czasie rzeczywistym wielowymiarowych, niestacjonarnych szeregów czasowych. Architektura tego systemu jest zgodna z architekturą filtrów adaptacyjnych, wykorzystując równolegle połączone neo-rozmyte neurony. Efektywność systemu została oceniona podczas badań symulacyjnych zadania identyfikacji atraktora Lorenza.