请问大神这个代码错在哪里，应该如何修改.以及回答一个简单的题目，谢谢。

昌辉9

day=[8.6187,8.3507,8.3142,8.2898,8.2791,8.2796,8.2784,8.2770,8.2770,8.2774,8.2780,8.1013,7.8087,7.3872,6.85,6.81,6.622,6.61,6.25,6.07];
dayhistory=day(1:16);%取其中三十天作为历史数据样本
dayhismod=reshape(dayhistory,4,4);% 将历史数据分为6个样本，每个大小为5，其中reshape是以列排序的
2 F1 P5 ]0 B# H4 d9 t) N- Cdayday=day(1:12);% 取其中的前25天
+ w; K$ F) d' W! u' {daypost=day(5:16);%取其中的随后25天
p=reshape(dayday,3,4);% 将前25天数据分为5行5列矩阵作为网络的训练输入样本
t=reshape(daypost,3,4); %将随后的25天分为5行5列矩阵作为网络的目标输出向量
daylast=day(13:16);
h3=reshape(daylast,4,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本
r=5:16;
rr=reshape(r,4,3);
%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
net=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
y1=sim(net,p);
% 新建网络，其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
% 两层的传递函数均为purelin
6 w; V" A# c; }3 ~! S, y3 o9 G* e% 训练函数为trainlm
8 |: Z' E! [' L7 {% 所训练的网络大小为[5,5]
% 仿真训练前的网络

%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
( D+ F, Q3 v- j$ M  M% network parameters:
8 u' I) M8 R9 K, S& S%   epochs--epochs of the train
%   goal--errors goal of the network
%   lr--learning rate
9 }# d3 k* f; ^: G1 L0 q! X%   shows--epochs between the displays
; `& y) V. L+ X, n  f%   time--Maximum time to train in seconds
net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
# B5 D; N' [7 h1 X; h% returns of the train:
% H- Y! C1 y- P( V1 t& N9 Y%   net--New network
%    tr--Training record (epoch and perf).
4 d9 I- b& A( O6 U$ s5 |%     Y--Network outputs.
%     E--Network errors.
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
/ R1 s2 U' d  j9 R7 H& M%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
% p$ u' o0 M3 h) o3 K/ ?. H3 [% input the testing points here %
title(\'神经网络训练结果\');
/ n. n% W1 @1 X% q# k  Z* sxlabel(\'时间（天）\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
# ^5 a  Z* X3 D' @%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
y=1:4;
& _6 F! m* u7 H0 P4 uy21=sim(net,p);
7 e& f! }9 ?9 E% x9 k! Y/ X: Ry2=reshape(y21,1,12);
clf
, L/ ~3 O! _: N& E' o4 Oplot(r,y2,\'b-^\')
2 M8 y- `6 A2 P7 i9 {hold on
plot(1:20,day,\'r-*\')
+ U5 h4 z; ~1 s: n, K0 g5 l%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
y3=sim(net,h3);
plot(17:2:20,y3,\'-*\')
hold on
  r7 m4 O( S$ E; ~* Y, ?; Dtitle(\'神经网络训练结果\');
' P# [4 ?# v0 S3 y3 g4 zxlabel(\'时间（天）\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
# V$ P: _+ c7 M; w5 T. ^+ b%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
7 b$ H6 O* j6 Q( `- A+ xy=1:4;
plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
8 ?! w4 U0 }8 E# O8 g: o* a运用简单的神经网络，怎样处理已经有的数据，一般输出的怎样的结果，有什么用，谢谢