На основе обзора регрессионных моделей рассмотрено применение обобщённого спектрально-аналитического метода для прогноза временных рядов, эффективного в задачах описания и распознавания сигналов. Предлагается использование ортогональных базисов на основе классических полиномов непрерывного аргумента в задачах прогноза как частного случая экстраполяции. Проанализировано применение дополнительных данных для улучшения достоверности прогноза.

Based on a review of regression models, the application of the generalized spectral-analytical method for time series forecasting is considered. This prediction is effective in the tasks of signal description and recognition. Classical orthogonal polynomials of a continuous variable are proposed to be used as a particular case of extrapolation. The use of additional data has been analyzed to improve forecast accuracy.