输入端口有状态预测块获取已加载的网络的输入图层的名称。基于加载的网络，对预测块的输入可以是序列或时间序列数据。

包含序列的数字阵列的尺寸取决于数据的类型。

输出端口有状态预测块获取已加载的网络的输出层的名称。基于加载的网络，输出有状态预测块可以代表预测的分数或响应。

对于序列到标签分类，输出是一个N-经过-K.矩阵，其中N是观察人数，和K.是课程的数量。

对于序列到序列分类问题，输出是一个K.-经过-S.分数矩阵，在哪里K.是课程数量，也是S.是相应输入序列中的总时间步长。

指定培训的经常性神经网络的源。训练的网络必须具有至少一个复发层（例如，LSTM网络）。选择以下选项之一：

此参数指定包含培训的重复性神经网络的MAT文件的名称。如果文件不在MATLAB路径上，请使用浏览按钮以找到文件。

依赖性

要启用此参数，请设置网络参数到来自Mat文件的网络。

此参数指定预先训练的复发性神经网络的MATLAB函数的名称。

依赖性

要启用此参数，请设置网络参数到来自MATLAB功能的网络。

将采样时间指定为-1以外的值。有关更多信息，请参阅指定采样时间（金宝appSimulink）。