Народ поделитесь идеей на основании какого алгоритма реализуется такое.
- есть данные измерений за определенный период времени - наблюдения велись годы, накопилось много данных.
Известно, что результат измерения имеет некоторые закономерности, которые зависят от предыдущей динамики поведения данной величины - например исторических и локальных максимумов, минимумов, изменения скорости нарастания и т.д.
Нужно напиcать программу (для начала в Матлабе), которая смогла бы обнаруживать повторяющиеся паттерны в исторических данных и на основании них с определенной достоверностью смогла бы предсказать результат в ближайшем будущем - ну хотя бы тренд. Паттерны, заранее неизвестны, хотя некоторые закономерности были обнаружены. Один и тот же паттерн может иметь ту же форму, но отличающиеся амплитуды. Программа должна самообучаться на исторических данных.

Например (у меня другая величина, но похоже) - как если бы у вас были в наличии измерения среднесуточной температуры на улице за N десятков лет. Скормив эти данные программе, она должна распознать самостоятельно паттерн "зима-весна-лето-осень" и "предсказать", что с верятностью более 50% среднесуточная температура в мае должна быть выше, чем в марте, и т.д.