Аннотация:Предложен метод идентификации и прогнозирование нестационарных процессов. Численный метод идентификации компонент сигнала включает в себя выбор аппроксимирующего вейвлет-базиса и выделение компонент ряда. Выделенные компоненты сигнала аппроксимируются АР-моделью. Для идентификации АР-модели используется итеративный подход: выбирается полезный класс моделей; получают предварительные оценки параметров модели; диагностические проверки позволяют выявить возможные погрешности полученной модели, если погрешности удовлетворяют требованиям, модель готова к использованию. Предложена вейвлет технология прогноза сигналов сети без помех и с импульсными помехами. Построенные модели имеют оптимальное значение дисперсии ошибки, точность прогноза. Произведена оценка АР-моделей с помощью доверительных интервалов, рассчитаны остатки моделей.