时序预测：BO-NARX与BO-LSTM在股票价格预测中的比较

股票价格的准确预测对于投资者和交易者来说至关重要。近年来，神经网络模型在时序预测领域取得了显著的成果。本文将介绍两种基于贝叶斯优化的神经网络模型，即BO-NARX和BO-LSTM，并比较它们在股票价格预测方面的性能。

BO-NARX（Bayesian Optimization-based Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs）是一种基于贝叶斯优化的非线性自回归模型，用于时序数据预测。它结合了非线性自回归模型（NARX）和贝叶斯优化算法，通过最小化预测误差来优化模型参数。下面是BO-NARX模型的MATLAB实现代码：

% 导入数据
data = load('stock_data.mat');
inputs = data.inputs;
targets