ネットワークの構造は学習される対象が時系列のデータ群であるため、 時系列は時間の流れがあるためネットワーク内での逆流は好ましくない。 そのため、相互結合型ではなく階層型のニューラルネットワークを使用する。 実験5.1は時系列データをフィードバック数だけ入力層に入れて出力結果を得る。
次に学習法についてであるが、実験5.1は通常のバックプロパゲーションで学習を行なう。 実験5.2以降は遅れ学習法を用いて学習を行なう。 学習回数１回とは一つのデータに対して学習を行なったという訳ではなく データ群の１周期分のデータの学習を行なって学習を１回したとカウントする。 即ち、相互結合を変化させた回数は学習回数×１周期のデータ数である。