По сути, нейронка -- аппроксимация функции. Тут вопрос, что ещё нужно попутно иметь для задачи. Те же пирамидальные сети позволяют выдать формулы. Но если масштабы ого-го?

Кстати, на примете "для масштабов" есть исчисление "позитивно образованных формул (по-формул)" С.Н. Васильева, вроде как адаптировано для пригодности в задачах soft realtime:
http://www.isa.ru/jitcs/images/stories/2008/01/3_17.pdf

А у Глушковцев есть интересные вещи. К примеру, Метод Группового Учета Аргументов:
http://www.gmdh.net/gmdh.htm

где техника подмечена у природы, благодаря селекционерам. В статейке пара слов плюс о сопутствующем методе "предельных упрощений":
http://www.gmdh.net/articles/usim/Vasilyev.pdf

См. А.Г. Ивахненко "Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами", "Помехо-устойчивость моделирования"