Аннотация:В работе сравниваются методы оценки важности входных переменных при нейросетевом решении задачи прогнозирования на основе многомерного временного ряда. Рассматриваются анализ главных компонент, линейная регрессия и метод группового учёта аргументов. Каждый из методов используется для отбора существенных входных переменных; затем производится сравнение качества нейросетевых прогнозов, сделанных на основании отобранных переменных, с качеством исходного прогноза. Наилучшие результаты показал метод группового учёта аргументов.