Работа посвящена моделям нечетких процессов для прогнозирования количества абитуриентов. Данная проблема актуальна и имеет важное значение, так как от ее адекватного решения зависит объем финансирования вуза. Существует много подходов прогнозирования количества абитуриентов. Однако, временные ряды, содержащие сведения о поступающих в вуз, как правило, характеризуются небольшой длиной, нестационарностью поведения, что затрудняет построение статистических моделей и моделей на основе искусственных нейронных сетей для целей прогноза. Также, традиционные модели не могут быть применены, когда исторические данные являются лингвистическими значениями. Нечеткие временные ряды являются эффективным инструментом для решения таких проблем. В качестве приложения нечетких временных рядов приводится пример прогнозирования абитуриентов из Университета Алабамы.

The paper is devoted to models of fuzzy processes for forecasting of number of entrants. This problem is actual and is important, as the university financing depends on its adequate decision. There have been a good many methods to forecast university enrollments in the literature. However, the enrollments time series, as a usually, are short and nonstationary, that complicates creation of statistical models and models on the basis of artificial neural networks. Also, traditional models can't be applied, when historical data are linguistic values. Fuzzy time series is an effective tool to deal with such problems. In this paper, as an application of fuzzy time series in educational research, the forecast of the enrollments of the University of Alabama is carried out.