Усовершенствована архитектура искусственной нейронной сети с прямой передачей информации, обладающая робастными свойствами в условиях возмущений с неизвестным распределением. Также усовершенствован метод обучения искусственных нейронов многослойных нейронных сетей с прямой передачей информации на основе робастного критерия оценивания Вэлша. Проведено имитационное моделирование процесса одношагового прогнозирования многомерного ряда на основе искусственной нейронной сети с динамическими нейронами и моделирование методов прогнозирования на основе искусственной нейронной сети на нейронах-фильтрах. Решена задача построения прогнозирующей модели системы охранной сигнализации, учитывающей нестационарность прогнозируемой последовательности. Прогнозирующая искусственная нейронная сеть на динамических нейронах позволяет строить прогноз выходных данных на интервале, для которого задаются входные переменные, а также на несколько шагов вперед. Показано, что эта последовательность несущественно отличается от реальной выборки даннях, а используемая нейросетевая модель позволяет достичь достаточно высокой степени точности прогноза.