Предлагается метод формирования модели исследования вероятностного объекта, являющегося сложной системой. Он основан на сочетании методов построения многофакторной нелинейной регрессионной модели, группового учета аргументов, параллельного генетического алгоритма отбора значимых признаков и искусственного интеллекта. Такой подход позволяет отобрать в модель наиболее значимые совокупности входных признаков (факторов). Рассматривается применение предлагаемого метода для формирования модели производственного предприятия. Ключевые слова: сложные системы, нелинейный регрессионный анализ, самоорганизация, параллельный генетический алгоритм, отбор значимых признаков
