Изложен концептуальный подход к построению модели прогнозирования временных рядов с помощью синергии авторегрессионных и нейросетевых моделей. К разрабатываемой модели поставлено ряд требований и условий, среди которых наиболее важным является требование построения модели без участия специалиста по машинному обучению. Условие, предъявляемое к временному ряду — дифференцируемость первого порядка — позволяет свести нестационарный ряд к стационарному. Детально описан механизм обучения. Получены первые практические результаты.