Matlab Elman神经网络学习多重级数

我从神经网络开始，我想知道我怎样做才能有几个输入列表作为学习的例子。文件中给出的示例如下：

[X,T] = simpleseries_dataset;
net = elmannet(1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,X,T);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
view(net)
Y = net(Xs,Xi,Ai);
perf = perform(net,Ts,Y)

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其中Xs和Ts是输入和目标，如果我有serval系列，我应该为每个系列重复学习吗？谢谢

您应该使用数组的单元格数组。例如，如果您有两个系列：

x1_1，x1_2，x1_3，…

和

x2_1，x2_2，x2_3，…

，则单元格aray应该是

{[x1_1，x2_1]，[x1_2，x2_2]，[x1_3，x2_3]，…}

。如果序列具有不同的长度，则较短的序列应填充NAN。该函数可用于简化代码：

[X,T] = simpleseries_dataset;
x1= X(1:30); t1= T(1:30); % first subsequence
x2= X(50:75); t2= T(50:75); % second subsequence
Xm = catsamples(x1,x2,'pad'); % concatenate to the cell array
Tm = catsamples(t1,t2,'pad'); % padding whith NaNs 
net = elmannet(1:2,10);
[Xs,Xi,Ai,Ts] = preparets(net,Xm,Tm);
net = train(net,Xs,Ts,Xi,Ai);
Y = net(Xs,Xi,Ai);
perf = perform(net,Ts,Y)

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谢谢你的回答，在我的例子中，我的两个系列的形式是：（x1_1，y1_1），（x1_2，y1_2），（x1_3，y1_3）…（x1_N，y1_N）和（x2_1，y2_1），（x2_2，y2_2），（x2_3，y2_3）…（x2_N，y2_N）在这种情况下（系列大小相同），你不需要填充单元阵列：

Xm=samples（x1，x2）；Ym=catsamples（y1，y2）不，对不起，我想我没有很好地解释我的问题，我想用一个多重时间序列，它是几个轨迹的一种形式，（x1，y1）应该用来预测（x'1，y'1），而（x2，y2）应该用来预测（x'2，y'2）