Abstract
Данная статья посвящена разработке нейро-нечеткой модели для прогнозирования временных рядов в MatLab. Показана архитектура модели, связи и подробная инструкция по настройке нейро-нечеткой системы ввода-вывода. В качестве исходных данных взяты сведения об энергопотреблении металлургического производства за 1 и 2 декабря 2019 года с получением прогноза на 3 декабря года. За оценку точности прогнозирования взят параметр среднего абсолютного процентного отклонения. В дополнение приводится график ошибки обучения модели и обоснование адекватности модели. Полученные оценки, а также сравнение с нейросетевой моделью показали эффективность нейронечеткой модели и ее пригодность для решения поставленной задачи.