NeuralForecast项目文档中模型添加指南的修正说明

在NeuralForecast时间序列预测框架的官方文档中，"如何添加新模型"的教程部分存在一个需要修正的技术细节。该问题出现在模型类的前向传播方法实现部分，可能对开发者正确实现自定义模型造成误导。

文档原始代码中，前向传播方法的实现存在变量未定义的问题。具体表现为在MLP层前向计算时错误地使用了未初始化的y_pred变量，而实际上应该使用输入数据insample_y。正确的实现应该将MLP层作用于输入数据而非预测结果。

正确的实现方式应该是：

def forward(self, windows_batch):
    insample_y = windows_batch['insample_y'].clone()
    y_pred = self.mlp(insample_y)  # 正确使用输入数据而非预测结果
    batch_size = len(insample_y)
    y_pred = y_pred.reshape(batch_size, self.h, self.loss.outputsize_multiplier)
    y_pred = self.loss.domain_map(y_pred)
    return y_pred

这个修正对于确保自定义模型的正确实现至关重要。在时间序列预测模型中，前向传播的输入输出关系需要严格定义，错误的变量使用会导致模型无法学习有效特征或产生不可预期的预测结果。

对于NeuralForecast框架的使用者来说，理解这个细节有助于：

1. 正确实现自定义模型的前向传播逻辑
2. 避免因变量误用导致的模型训练失败
3. 更好地理解框架中数据流的传递过程

该问题已在项目的最新提交中得到修复，建议开发者参考更新后的文档实现自定义模型。对于时间序列预测模型的开发，确保前向传播中数据流的正确性是模型能够有效学习的关键因素之一。