要实现一个带外源输入的非线性自回归神经网络（NARX）模型用于时间序列预
测，我们可以使用 Python 中的库如 NumPy 、 Pandas 、 TensorFlow 或 Keras 。下
面是一个详细的设计实例，包括完整的代码和数据示例。
项目设计思路
1. 数据准备：
� 准备一个时间序列数据集，可以是合成的或真实的。
� 划分数据为训练集和测试集。
2. NARX 模型设计：
� 创建一个带外源输入的 NARX 模型。
� 输入包括过去的时间序列值和外源输入（如相关因素）。
3. 模型训练：
� 使用训练集对 NARX 模型进行训练。
4. 模型评估：
� 在测试集上评估模型的性能，使用适当的指标如均方误差（MSE）等。
数据生成示例
为了方便，我们将生成一些合成的时间序列数据。
python 复制代码
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成合成数据
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