Для идентификации поведения вязкоупругих сред при малых деформациях предложена линейная динамическая нейросетевая модель. Модель реализует принцип адаптивно-иерархической настройки. Для достижения заданного уровня ошибки идентификации (10-12) модель автоматически изменяет свою структуру с третьего до 24-го порядка сложности. Нейросетевая модель по сравнению с известными феноменологическими моделями вязкоупругих сред имеет большее быстродействие, позволяет использовать параллельные алгоритмы вычисления и автоматически реализует адаптивно-иерархический принцип построения. Малая ошибка обучения линейной нестационарной динамической модели без обратных связей достижима лишь при наличии достаточно большого исходного массива экспериментальных данных.
