Какой тип нейронной сети выбрать?
===================================

 Есть некая экосистема со множеством параметров. Периодически в системе происходят кризисы. Если кризис вызван резким изменением одного из параметров, то он легко обнаруживается и предотвращается. Если причина в незначительном изменении группы параметров, то это легко определяется постфактум, но проблематично заметить в реальном времени.  
  

В теории можно конечно всё описать зависимостями и условиями, но выходит нереальный объём работы. Хочу попробовать к этому всему прикрутить нейронную сеть, чтобы она предсказывала возникновение кризиса. Какой тип сети лучше использовать в данном случае и в какую сторону(алгоритмы) копать? (не хотелось бы начать с того, что радикально не подходит).  

В нейросетях новичок, но общее представление и принцип работы понимаю. 

 Есть такой раздел Data Science, называется "Обнаружение аномалий" (Anomaly Detection). Внутри этого раздела есть подразделы и с поиском стационарных аномалий, и с поиском аномалий в временных рядах, и анализ информации в потоке и т.д. Ставится задача и наибыстрейшего обнаружения аномалий.   

Применяются в этом разделе и нейронные сети, но не только. Но в любом случае - копать надо в этом направлении. Благо и литературы и интернет ресурсов более чем достаточно. 

 При таких вводных - любой.