你的情况涉及复杂的路径分析，包括中介作用和调节作用。在Hayes开发的PROCESS插件中，直接匹配这个具体模型的选项可能不存在。但是，可以利用几个模型的组合来达到类似的效果。

对于有调节的中介效应，PROCESS Model 14可能是最接近你的需求的，它考虑了自变量通过一个中介变量对因变量产生影响，并且这种中介作用受到调节变量的影响。然而，Model 14仅处理单个中介和单个调节的情况。

由于你提到有两个中介变量和两个因变量，这超出了任何一个预设模型的能力。但是，可以将问题分解为更小的部分来逐步解决：

1. **分别检验每个路径**：首先，你可以使用Model 4（对于中介效应）和Model 1（对于简单的调节作用），对每个独立的自变量-中介-因变量路径进行分析。

2. **有调节的中介效应**：然后，使用Model 14来检查由一个调节变量调解的第一个中介过程。你可能需要分别执行此操作两次，一次针对每个中介变量。

3. **综合结果**：最后，在Mplus或类似的统计软件中，可以尝试将上述分析的结果整合到更复杂的模型中，例如使用结构方程建模（SEM）。这将使你能够同时估计所有路径，并检查自变量如何通过两个中介对因变量产生间接影响，以及这些影响是如何被调节的。

在Mplus中进行这种复杂模型的操作通常涉及编写详细的脚本，定义变量之间的关系和指定所需的参数。具体步骤包括设置结构方程模型、定义路径系数（直接效应、中介效应）、以及可能需要的斜率变化（即调节效应）。这需要对软件有深入的理解，并且能够精确地翻译你的研究假设成统计语句。

对于Mplus，你可能会用到以下基本语法框架来构建这种复杂的SEM：

```ml
VARIABLE: NAMES ARE x1 m1 m2 y1 y2 w;
MODEL:
  y1 ON x1 (c);
  y2 ON x1 (d);
  m1 ON x1 w (a1);
  m2 ON x1 w (a2);
  y1 ON m1 (b1);
  y2 ON m2 (b2);
```

在上述代码中，`x1`是自变量，`m1`和`m2`是中介变量，`y1`和`y2`是因变量，而`w`是调节变量。`c`, `d`, `a1`, `a2`, `b1`, 和`b2`代表路径系数。

但是请注意，你需要根据你具体的研究设计来调整这些基本语法，并且可能需要包括更多复杂的命令（如交互项、间接效应的计算）以准确反映你的研究模型。对于特定细节和更复杂的需求，建议参考Mplus手册或相关统计咨询资源。

总之，在处理这种复杂分析时，确保你的理论框架清晰并且能够指导你如何构建和解释这些模型是非常重要的。此外，由于此类分析涉及多个层面的检验，进行适当的数据准备、假设检查以及结果的稳健性测试是必不可少的步骤。

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