section_heading: Prioritetne informacije
paragraph_text: U modelima crnih kutija pokušava se procijeniti i funkcionalni oblik odnosa između varijabli i numerički parametri u tim funkcijama. Primjenjujući apriorne informacije mogli bismo, na primjer, završiti s nizom funkcija koje bi vjerojatno mogle adekvatno opisati sustav. Ako ne postoji a priori informacija, pokušali bismo koristiti funkcije što je više moguće općenito za pokrivanje svih različitih modela. Često korišteni pristup za crne kutije su neuronske mreže koje obično ne prave pretpostavke o ulaznim podacima. Alternativno, NARMAX (nelinearni model auto-regresivnog pokretnog prosjeka s eksogenim ulazima) algoritmi koji su razvijeni kao dio nelinearne identifikacije sustava Billings SA (2013),  Identifikacija nelinearnih sustava: NARMAX metode u Vrijeme, frekvencija i prostorno-vremenske domene , Wiley. mogu se koristiti za odabir termina modela, određivanje strukture modela i procjenu nepoznatih parametara u prisustvu koreliranih i nelinearnih šumova. Prednost NARMAX modela u usporedbi s neuronskim mrežama je u tome što NARMAX proizvodi modele koji se mogu zapisati i povezati s temeljnim procesom, dok neuronske mreže proizvode aproksimaciju koja je neprozirna.