В статье представлены результаты исследований по разработке интеллектуальных предиктивных моделей динамических процессов в технических, промышленных, природных и социальных системах на несколько временных тактов вперед в условиях ограниченной неопределенности изменения параметров процесса. Для построения моделей используются алгоритмы идентификации, основанные на индуктивных знаниях – закономерностях, извлекаемых с помощью методов интеллектуального анализа из данных функционирования исследуемого процесса. При построении моделей формируются сценарии изменения состояния процессов в зависимости от потенциального изменения факторов. На основании сценариев осуществляется формирование рекомендуемых управляющих воздействий как для систем автоматического управления, так и для поддержки принятия решений.