1. 【神經網路時間序列】請教NAR網路預測問題，謝謝
NAR網路是只有y(t),NARX網路是有x(t)和y(t).
對於NAR網路來說，其只能夠輸出相對於延遲向量的下一個值。故需要用循環不斷更新集合，把時間步往前推進。
T=tonndata(force,false,false); %輸入和輸出矩陣須為cell類型的矩陣，且不能用num2cell來轉換，如果使用二維cell矩陣，將會被認為是兩個輸入從而不能訓練.假設force數據集只有50個（一行）。
force_raw=T(1:30); %創造一個1*30的Xi，與延遲向量1:30對應起來。為已知矩陣。
for j=1:50 %y1的前20個是對照著force裡面第31個到50個，加上可以預測後面30個數據。
y1(j)=net(T(10),force_raw); %這里還需要大神指教，T（10）裡面是當前矩陣，數字可以任意取，結果都一樣。只是為了輸出一維矩陣
force_raw=[force_raw(2:end),y1(j)]; %更新得到新的已知矩陣，為2,3~,30,31，下一步第一行應該是得到第43個。 不斷更新即可得到預測值。