出现预测值为NaN的情况通常是由于模型训练过程中的某些问题导致的，可能是由于数据问题、模型参数设置不合理或者训练过程中的错误等等。下面是一个示例的编码时间序列的块RNN模型，并介绍了一些可能导致NaN预测值的解决方法。

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义编码时间序列的块RNN模型
def block_rnn_model(input_shape):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.SimpleRNN(64, input_shape=input_shape, return_sequences=True),
        tf.keras.layers.BatchNormalization(),
        tf.keras.layers.SimpleRNN(64, return_sequences=False),
        tf.keras.layers.BatchNormalization(),
        tf.keras.layers.Dense(1)
    ])
    return model

# 创建训练数据
train_data = np.random.random((100, 10, 1))
train_labels = np.random.random((100, 1))

# 定义模型输入形状
input_shape = (train_data.shape[1], train_data.shape[2])

# 创建模型实例
model = block_rnn_model(input_shape)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
test_data = np.random.random((10, 10, 1))
predictions = model.predict(test_data)

print(predictions)

如果预测值得到的是NaN，可以尝试以下解决方法：

1. 数据清洗：检查训练和测试数据是否存在缺失值或异常值。可以对数据进行处理，例如填充缺失值或移除异常值，确保数据的质量。

2. 数据标准化：对数据进行标准化，将数据缩放到一个更小的范围内，有助于模型训练的稳定性。

3. 检查网络结构和参数设置：检查模型的网络结构和参数设置是否合理。可能需要调整网络结构、层数、神经元数量、学习率等参数来提高模型的训练效果。

4. 检查损失函数：如果损失函数选择不合适，可能会导致梯度消失或者梯度爆炸的问题。可以尝试使用其他合适的损失函数，例如平均绝对误差（MAE）。

5. 增加训练数据：增加更多的训练数据可能有助于改善模型的泛化能力，减少过拟合的问题。

6. 减小学习率：降低学习率可以使训练过程更加稳定，防止梯度爆炸或梯度消失的问题。

通过以上方法，可能能够解决预测值为NaN的问题。如果问题仍然存在，可以进一步检查数据和模型的细节，以找到更加合适的解决方法。