Рассмотрены следующие подходы: 1) Метод генетического программирования; 2) Обучающийся машинный алгоритм на базе опорных векторов, настраивающийся с помощью метода оптимизации роя частиц; 3) Нейронные сети (с обратным распространением ошибки) и неточные множества; 4) Метод Бокса Дженкинса (ARIMA); 5) Модель Грея GM(1,1) (называется скорее всего серая модель, однако не нашел её аналоги в русскоязычных источниках); 6) Модель Грея-Маркова-Фурье для построения долгосрочных прогнозов. Описания методов подкреплены примерами применения. Общий объем обзора: 20 стр.