Программа выявляет структурные закономерности в виде полиномальных
регрессионных уравнений как линейного, так и нелинейного вида произвольной степени.
Ядром программы является алгоритм полиномиальных нейросетей PNN на основе Группового учета аргументов (МГУА) при построении регрессионных моделей.
Структурная зависимость исходных данных выражается аналитическим полиномиальным уравнением следующего типа: a+b*x1+c*x3+a*x43.
Программа позволяет строить модели на основе вариаций следующих параметров: количество членов уравнения, максимальная степень полинома, робастность коэффициентов уравнения к "outlier" и другие параметры.
Полученные модели можно использовать как для анализа закономерностей, так и для прогноза краткосрочных и длительных во времени решений.
Алгоритм применяется в химии (QSAR), для анализа экономических систем, для прогноза финансовых инструментов (стоки, фьючерсы, валюты), для изучения рисков страхования, медицинской диагностики и т.д.