预测变量必须为数值数组、数据存储或表。对于使用序列输入的网络，预测变量也可以是序列元胞数组。

这是一个正确的说法，预测变量通常需要被转换成数值数组、数据存储或表的形式。但对于一些使用序列输入的神经网络模型，预测变量可以是序列元胞数组。例如，在自然语言处理任务中，我们可以将一段文本转化为序列元胞数组，然后将其作为输入传递给文本生成模型进行预测。所以，对于不同的应用场景和模型，预测变量的类型可能会有所不同。

相关问题

错误使用 SeriesNetwork/activations (第 817 行) 无效数据。预测变量必须为数值数组、数据存储或表。对于使用序列输入的网络，预测变量也可以是序列元胞数组。

这个错误提示说明了你在使用 SeriesNetwork/activations 函数时传入了无效的数据类型。根据提示，预测变量必须为数值数组、数据存储或表，而对于使用序列输入的网络，预测变量也可以是序列元胞数组。因此，你需要检查传入的预测变量数据类型是否符合要求。如果你传入的是其他类型的数据，例如字符串或结构体等，就会出现这个错误。

建议你检查一下代码中传入 SeriesNetwork/activations 函数的预测变量数据类型，确保其为数值数组、数据存储或表，或者序列元胞数组（如果你使用的是序列输入的网络）。如果你仍然无法解决这个问题，可以提供更多的代码信息和上下文，以便更好地理解和解决这个问题。

错误使用 trainNetwork (第 184 行) 无效的训练数据。预测变量必须为序列的 N×1 元胞数组，其中 N 是序列的数量。所有序列必须具有相同的特征维度和至少一个时间步。

您遇到的错误是由于使用了无效的训练数据导致的。在使用trainNetwork函数进行训练时，预测变量必须是一个序列的N×1元胞数组，其中N是序列的数量。此外，所有序列必须具有相同的特征维度，并且至少包含一个时间步。

要解决这个问题，您可以确保您的训练数据满足这些要求。首先，检查您的预测变量是否是一个N×1的元胞数组，并且所有序列具有相同的特征维度。如果不是，您可能需要调整您的数据格式或进行一些预处理。此外，确保您的训练数据至少包含一个时间步，以便模型可以进行训练。

如果您需要进一步的帮助，请提供更多关于您的数据和代码的信息，以便我能够更具体地指导您。