NARX 신경망을 사용하여 추정을 수행할 경우, 학습과 검증(validation), 시험 집합 모두 열린 고리(open loop)로 추정하는 것이 예측의 정확도 차원에서 더 바람직하다. 만약 한 시점 예측(one-step-ahead prediction)이라면 열린 고리로 예측까지 수행할 수 있다. 그러나 다 시점 예측(multi step-ahead prediction)은 예측된 값을 다음 시점의 예측을 위하여 사용해야하기 때문에 닫힌 고리(closed loop) 모형을 적용해야 한다. 이 경우, 학습과 검증, 시험은 열린 고리 모형으로 진행하고, 예측을 진행할 때만 닫힌 고리 모형을 사용하는 것이 예측력 향상에 도움이 된다. 본 연구에서 구성한 닫힌 고리 NARX 신경망 모형의 도해는 [그림 3-4]와 같다.
NARX 신경망을 사용하여 추정할 경우, 학습과 검증, 시험은 열린 고리 모형으로 진행하고 예측은 닫힌 고리 모형을 사용하는 것이 예측력 향상에 도움이 된다.