我有一个面板数据集，例如：

obj  time        Y       x1      x2
1    1         0.1     1.28    0.02 
2    1        0.11     1.27    0.01   
1    2        -0.4     1.05    -0.06  
2    2        -0.3     1.11    -0.02   
1    3        -0.5     1.22    -0.06  
2    3        1.2      1.06    0.11    

我是 ML 的新手，直到最近我才知道这是一种特殊的（面板）数据类型。我预测了一个变量的值$Y(t+1)$按价值观$x_1(t)$和$x_2(t)$（时间滞后）使用线性回归模型和 MLP。但是现在看了一些面板数据分析的资料，发现我用的方法不合适。目前我发现固定/随机效应模型适用于面板数据分析。所以，我有几个问题：

1. 还有哪些其他方法可以正确用于分析面板数据（我对神经网络模型感兴趣）？我读到这些方法必须考虑特定对象值与该对象先前出现的值之间的依赖关系（具有固定和随机效应的模型中的内容）。

2. 我还尝试通过向其提供 2D 数据来使用 MLP。我将面板数据分为$k=time$ $quants$ $count$ 2D 块并将此数据传递给 MLP 输入。例如上面，$k=3$, ($input$ $layer$ $size= 4 = number$ $of$ $predictors* block$ $objects$ $count$）。在这种情况下$batch$ $size=1$. 如果我做$batch$ $size=2$并为神经网络提供一维数据（$input$ $layer$ $size=2$例如上面，会有什么不同吗？在这两种情况下，神经网络的权重将在所有对象的观察在一个时间量内传输后重建。