刚刚的代码还出现了一些问题：错误使用 network/sim (第 270 行) Input data sizes do not match net.inputs{1}.size. 出错 network/subsref (第 15 行) otherwise, v = sim(vin,subs{:}); 出错 lstm_shiyan (第 28 行) predicted_test = net(input_test');

这个错误提示表明输入数据的维度与神经网络的输入维度不匹配。你需要检查一下输入数据的维度是否与神经网络的输入维度一致。可以使用 size 函数来确认输入数据的维度，然后与神经网络的输入维度进行比较。如果不一致，可以考虑调整输入数据的维度或者调整神经网络的输入维度，使它们匹配起来。另外，也可能是神经网络的定义或训练过程中出现了问题，需要仔细检查一下。

相关问题

错误使用 network/sim (第 270 行) Input data sizes do not match net.inputs{1}.size.

这个错误通常是由于输入数据的大小与神经网络的输入大小不匹配导致的。你需要检查你的输入数据的大小是否与神经网络的输入大小相同。如果不相同，你需要调整输入数据的大小或者调整神经网络的输入大小，以使它们匹配。此外，你还需要检查你的代码是否正确地加载了神经网络模型。

这段代码错误使用 network/train， Input data size does not match net.inputs{1}.size.

非常抱歉，看来我之前的修正还是有问题。以下是更改后的代码，请再次尝试：

% 设置训练数据
trainData = [1 2 3 4 5 6 7; 2 4 6 8 10 12 14; 3 6 9 12 15 18 21; 4 8 12 16 20 24 28; 5 10 15 20 25 30 35; 6 12 18 24 30 36 42; 7 14 21 28 35 42 49];
trainData = trainData'; % 转置

% 设置测试数据
testData = [8 9 10 11 12 13 14];

% 设置循环神经网络
inputSize = 7; % 输入层大小
outputSize = 2; % 输出层大小
numHiddenUnits = 10; % 隐藏层大小
net = fitnet(numHiddenUnits, 'trainscg'); % 创建循环神经网络
net.numInputs = 1; % 设置网络输入数量为1
net.inputConnect(1,1) = 1; % 设置第一个输入层与网络连接
net.inputs{1}.size = inputSize; % 设置第一个输入层大小
net.layers{1}.size = numHiddenUnits; % 设置隐藏层大小
net.layers{2}.size = outputSize; % 设置输出层大小
net.divideFcn = ''; % 取消训练数据与验证数据的分割
net.trainParam.epochs = 1000; % 设置训练次数为1000次
net.trainParam.lr = 0.01; % 设置学习率为0.01
net.trainParam.goal = 1e-5; % 设置训练目标为1e-5

% 将数据转换为网络的输入格式
[xTrain, yTrain] = preparets(net, trainData(:,1:end-2)', trainData(:,end-1:end)');
[xTest, yTest] = preparets(net, trainData(:,2:end-1)', trainData(:,end-1:end)');

% 开始训练循环神经网络
net = train(net, xTrain, yTrain, [], [], [], 'useParallel','no');

% 使用循环神经网络进行预测
output = net(xTrain);
testOutput = net(xTest);

% 绘制预测结果
figure;
plot(trainData(:,end-1:end)', 'o-');
hold on;
plot(cell2mat(output)', 'x-');
plot([trainData(end,1:end-2) testData], [trainData(end,end-1:end) cell2mat(testOutput)']', '^-');
legend('训练数据', '训练数据预测结果', '测试数据预测结果');

这段代码应该可以正常运行了，同时还增加了对数据转换的处理。如果还有问题，请随时告诉我。