Рассмотрено использование мультиантител в качестве прецедентов в модели искусственной иммунной сети (ИИС). Предложена гибридная модель на основе модели клонального отбора, используемая для прогнозирования искаженных временных рядов, которая учитывает влияние внешних факторов, позволяет повысить точность прогноза и обеспечивает получение прогноза в режиме реального времени. Также рассмотрены подходы к распараллеливанию гибридных моделей прогнозирования на основе вычислительных систем с общей и индивидуальной памятью. Предложен показатель для определения применимости иммунного подхода краткосрочного прогнозирования временных рядов, основанного на модели клонального отбора и Case Based Reasoning (CBR), который позволяет на этапе предпрогнозного анализа выполнять настройку параметров гибридной модели прогнозирования, что позволяет сократить время обучения ИИС и уменьшить размер популяции антител. Найдена инструментальная среда для анализа иммунного алгоритма и решения задачи краткосрочного прогнозирования временных рядов, позволяющая выполнять сравнительный анализ для оценки эффективности предлагаемых подходов.