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
dayday=day(1:12);% 取其中的前25天
% v4 w* m  q; @4 i5 @$ Wdaypost=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
/ {$ K4 ]7 Z5 u& R4 Ht=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
( z) D" i9 b; i  L& j9 Xdaylast=day(13:16);
2 c1 c4 j5 z& h6 sh3=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 %%%%%%%%%%%%%%%%
4 N+ y7 p2 M* B" Inet=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
y1=sim(net,p);
/ X4 u, F6 l6 U% 新建网络，其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
% q! e4 ^& m' Z9 V% 两层的传递函数均为purelin
  G  o2 {( Z3 {1 ~, D$ A9 [( Y% 训练函数为trainlm
% 所训练的网络大小为[5,5]
% 仿真训练前的网络

# R% _7 _8 J9 p! ^' @, _+ c%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
# w2 g- R) u" K: o8 \/ I/ ?% network parameters:
%   epochs--epochs of the train
* N! h& A, E/ m: m+ d9 r, o%   goal--errors goal of the network
5 B$ x" x. @# N* i%   lr--learning rate
$ N% e- `! j$ k0 Z' i. d%   shows--epochs between the displays
%   time--Maximum time to train in seconds
net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
' m4 [' Z' k. @9 r; W" {. z% returns of the train:
%   net--New network
: ~6 h( v5 |) z7 r%    tr--Training record (epoch and perf).
%     Y--Network outputs.
%     E--Network errors.
8 p3 X5 B6 n. Q- D[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
4 d6 B. ]- K' E% input the testing points here %
" \1 _& w2 p1 }$ P3 Y: v( ?/ O$ |title(\'神经网络训练结果\');
xlabel(\'时间（天）\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
& l7 z' ]1 F/ J2 clegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
: X5 O/ N7 M6 z! [0 t%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
: p3 P6 P. j0 k4 l1 Px=1:4;
y=1:4;
y21=sim(net,p);
4 D1 P& r7 S0 L5 Q( d# jy2=reshape(y21,1,12);
+ I+ \) C1 J. z$ P% \# b, [7 oclf
plot(r,y2,\'b-^\')
* v6 U& A( d% t6 Hhold on
plot(1:20,day,\'r-*\')
9 N0 P6 a7 }0 [/ p* k%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
y3=sim(net,h3);
plot(17:2:20,y3,\'-*\')
4 _3 l1 I; |5 b. H6 Ihold on
title(\'神经网络训练结果\');
xlabel(\'时间（天）\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
0 f2 [: S; c0 ]6 Elegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
5 g0 K: L# i" ?. g- C%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
- y8 z. I7 R' |4 i, B  Cy=1:4;
6 F+ z9 F, r+ t5 M0 Mplot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
+ @$ Y" [* n$ 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