En este documento, se desarrolla un modelo de series temporales no lineales para el caso en que los datos de series temporales subyacentes se informan mediante números difusos. Para ello, presentamos un procedimiento de estimación basado en núcleos no paramétricos de tres etapas para el centro, así como para las dispersiones izquierda y derecha de la función suave no lineal difusa desconocida. En cada etapa, se utiliza el estimador no paramétrico de Nadaraya-Watson para evaluar el centro y las dispersiones de la función suave difusa. Se propone un algoritmo híbrido para estimar simultáneamente las anchuras óptimas desconocidas y el orden autorregresivo. Se utilizan diversas medidas de bondad de ajuste para la evaluación del rendimiento del modelo de series temporales no lineales difuso basado en núcleos y para el análisis comparativo. La aplicabilidad práctica y la superioridad del enfoque novedoso en comparación con otros modelos de series temporales difusos se demuestran a través de un estudio de simulación y algunas aplicaciones de la vida real.