В работе рассматривается применение рекуррентной сети для прогнозирования временных и хаотических процессов. Для моделирования аттракторов использовалось отображение Энона. Рассмотрены вопросы временной сложности алгоритма обучения в зависимости от шага обучения. Результаты моделирования обсуждаются.