Рассмотрена нейросетевая модель в пространстве состояний для моделирования поведения вязкоупругих сред, которая является дальнейшим развитием рекуррентной модели, предложенной авторами. Определены условия, при которых предложенная модель будет управляема и наблюдаема. Построен алгоритм обучения модели с учителем, основанный на методе обратного распространения ошибки, доработанный для рекуррентных нейронных сетей. Представлены результаты численных экспериментов, показывающие работоспособность системы и качество ее обучения. Установлена зависимость качества обучения и способности системы к обобщению от объема и качества обучающего множества.
