上网找到了以下答案, 请问各位有没有明白以下是甚么意思, 看不懂...

动态时间序列神经网络的预测分成两种情况:

1：循环预测

这种预测非常符合我们的思考方式，毕竟网络的输出是依赖于当前和（或）过去的输入输出，那么同样，y(t+2)是依赖于y(t+1)的，所以循环预测是大家都能接受的方式！

for k=1:2,
  Ai1{1,k}=zeros(10,1);
  Ai1{2,k}=y1{k};
end
for k=1:2,
  Pi1{1,k}=u1{k};
end
yp1 = sim(narx_net_closed,p1,Pi1,Ai1);


2：一次性预测

这种预测方式是Matlab所独特的,因为matlab提供了相应的函数，帮你把数据进行了shift,

[p1,Pi1,Ai1,t1] = preparets(narx_net_closed,u1,{},y1);
yp1 = narx_net_closed(p1,Pi1,Ai1);
plot([cell2mat(yp1)' cell2mat(t1)'])

请问解决了吗，我也遇到这个问题了。