В дисертації удосконалено архітектуру штучної нейронної мережі з прямою передачею інформації, що має робастні властивості в умовах збурень з невідомим розподілом та метод навчання штучних нейронів на основі робасного критерію оцінювання Велша. Вперше запропоновано методи навчання прогнозуючих рекурентних нейронних мереж на динамічних нейронах-фільтрах з кінцевою і нескінченною імпульсною характеристиками. Проведене імітаційне моделювання розроблених методів прогнозування на основі штучної нейронної мережі. Результати роботи використано при розв'язанні практичної задачі побудови прогнозуючої моделі системи охоронної сигналізації.