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
1 v0 G" O8 `( |. ]7 X/ D( Qdaypost=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
" ^% u9 I  v. P  W) at=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);
) X4 f8 J+ o9 ^6 }% H9 Y%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
net=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
2 q; D. q( z# |+ _( Zy1=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
' @. g* P  [3 ^% 两层的传递函数均为purelin
% o8 H3 }- F* ^% j% 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

& ?" N) H3 \5 T: K1 M%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
% network parameters:
3 j# p3 W/ ]4 i5 j%   epochs--epochs of the train
, }4 X2 x" s! v3 Q%   goal--errors goal of the network
5 h% f! C- I  Q8 _$ m/ L, g9 C' J9 l%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
* C$ S% ^6 m& U% _# |, s. {%   time--Maximum time to train in seconds
6 V/ l# z8 @  J/ V& knet.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
% returns of the train:
: J1 M4 w0 t9 H! J$ R& a9 h%   net--New network
%    tr--Training record (epoch and perf).
%     Y--Network outputs.
%     E--Network errors.
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
; ~4 p# s8 f" U7 j( w- H. t, O%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
% input the testing points here %
title(\'神经网络训练结果\');
xlabel(\'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\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
7 B& R, J; \1 V. X3 tx=1:4;
y=1:4;
3 }4 Q% h. o- q& H1 sy21=sim(net,p);
/ S2 I) [# I0 My2=reshape(y21,1,12);
# }- ]3 U& U2 j. U2 q! x; \clf
  ]# p$ S7 T% L/ F. splot(r,y2,\'b-^\')
8 i9 u* ^* d' L% ?  Vhold on
plot(1:20,day,\'r-*\')
+ T% `. J9 D  h6 E- H%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
7 |5 K+ y4 b" _) ky3=sim(net,h3);
plot(17:2:20,y3,\'-*\')
hold on
title(\'神经网络训练结果\');
xlabel(\'时间（天）\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
, n- m% k" r7 Nlegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
8 j* J( \. K% i3 q3 @x=1:4;
y=1:4;
" c0 {6 O* z- z& Splot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
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