Нейронная сеть как аппроксиматор динамической системы

Математическое моделирование позволяет описывать происходящие вокруг нас процессы на языке математических формул. Так, например, изменение популяций хищника и жертвы при взаимодействии в природе описывается уравнением Лотки–Вольтерра. Конечно, теоретическая модель всегда будет некоторым приближением к истинному поведению и происходящим в природе реальным процессам. Степень погрешности является ключевой характеристикой математических моделей. Есть грубые модели, учитывающие лишь основные качества и характеристики системы, а есть модели, по которым строится более точный прогноз. Включение в модельное уравнение соответствующих членов, описывающих те или иные качества процесса, и будет способом уточнения модели. Вопрос подбора этих слагаемых решается в каждом конкретном случае индивидуально. В данной работе предлагается подход уточнения грубой модели путем включения функции типа искусственной нейронной сети, для описания которой необходим достаточный набор данных