Рассматривается задача анализа и управления крупномасштабной системой динамических объектов. Идея предложенного нового подхода - исследовать не точные значения параметров, описывающих объекты (траектории состояний), а лишь класс, к которому принадлежит каждый из исследуемых объектов в рамках некоторой структуры этих объектов. структура объектов определяется с помощью алгоритмов многомерного классификационного анализа. в качестве прогнозной модели используется марковская цепь с r состояниями, разработан специальный алгоритм пересчета на каждом шаге соответствующих переходных вероятностей с использованием информации о значениях расстояний до центров классов. Разработанная методология использовалась при исследовании нескольких крупномасштабных региональных систем.