NARX 신경망의 학습을 위하여 일반적으로 많이 사용되는 알고리즘은 빠르게 수렴하는 특성을 지닌 Levenberg-Marquardt 알고리즘이다. 그러나 시계열에 잡음이 많거나 자료의 수가 부족할 경우 수렴에 많은 시간이 소요되기는 하지만 Bayesian Regularization(BR) 방법론이 더 적합한 경우가 많다. 만약 자료의 수가 아주 많다면 Scaled Conjugate Gradient(SCG) 알고리즘이 가장 적합하다. SCG 알고리즘은 기울기(gradient) 계산에 기반을 둔 알고리즘이라 Jacobian 계산에 기반을 둔 나머지 두 알고리즘보다 컴퓨터 메모리를 효과적으로 사용한다(Hagan et al., 1996). 본 연구에서는 학습 자료의 수가 매우 적은 편에 속하기 때문에 BR 알고리즘을 사용하였다.
본 연구의 NARX 신경망 학습에는 학습 자료의 수가 매우 적은 편이라 기울기(gradient) 계산에 기반을 둔 Bayesian Regularization(BR) 알고리즘을 사용하였다.