主要内容
timedelaynet.
时间延迟神经网络
句法
TimedelayNet（InputDelays，Hiddensizes，TrainFCN）
描述
时间延迟网络类似于前馈网络，除了输入权重具有与之相关联的抽头延迟线。这允许网络对时间序列输入数据具有有限的动态响应。该网络也类似于分布式延迟神经网络（distdelaynet.），除了输入重量之外，在层重量上具有延迟。
TimedelayNet（InputDelays，Hiddensizes，TrainFCN）采取这些论点，
inputdelays. |
增加0或正延迟的行矢量（默认= 1：2） |
Hiddensize. |
一个或多个隐藏层大小的行向量（默认= 10） |
培训赛 |
训练功能（默认= |
并返回时间延迟神经网络。
例子
火车时间延迟网络并预测新数据
分区培训集。用Xnew.稍后在闭环模式下进行预测。
[x，t] = simpleSeries_dataset;xnew = x（81：100）;x = x（1:80）;t = t（1:80）;
培训时间延迟网络，并在前80个观察中模拟它。
net = timedelaynet（1：2,10）;[xs，xi，ai，ts] =预备用品（网，x，t）;net =火车（Net，Xs，Ts，xi，ai）;查看（网）
计算网络性能。
[y，xf，af] = net（xs，xi，ai）;perf =执行（net，ts，y）;
以闭环模式向前提前的20个时间步进运行预测。
[Netc，XIC，AIC] = CloseLoop（网络，XF，AF）;查看（Netc）
y2 = netc（xnew，xic，aic）;
介绍在R2010B.
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