做时间序列分析时，使用AROME包的函数时出现了点问题我这用随机的数据创建了两个数据矩阵，第一个矩阵有10行2列，第二个矩阵10行1列
在跑train函数时报了Error in prediction - target : non-conformable arrays 这个错误，下边是代码，感觉是自己没有理解对训练数据与目标数据之间的关系导致的，希望有个高手解答下，已经在这里卡了半天了
library(AMORE)
x1 <- round(runif(10,1,100))
x2 <- round(runif(10,1,100))
x1m<-matrix(x1,nrow=10,ncol=2)
x2m<-matrix(x1,nrow=10,ncol=1)
x1s<-scale(x1m)
x2s<-scale(x2m)
p=-c(x1s)
target=-c(x2s)
net <- newff(n.neurons=c(10,7,10), learning.rate.global=1e-2, momentum.global=0.5,
              error.criterium="LMS", Stao=NA, hidden.layer="tansig",
             output.layer="purelin", method="ADAPTgdwm")
result <- train(net, p, target, error.criterium="LMS", report=TRUE, show.step=100, n.shows=5 )

代码是按照官方的函数例子，想自己举例在跑个别的，也不知道是哪里写错了！！
论坛币不多了就只能给1个了