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
8 R( m8 V& H: g" xdayhismod=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
5 w$ z* v) x3 H  _9 c. \% |, g" edaypost=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
7 S6 [& ]$ t: i6 K# l5 g" ^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 %%%%%%%%%%%%%%%%
( P; }! y8 e1 F; Rnet=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
( n% j: x+ A. M% 两层的传递函数均为purelin
- G# g' G+ l/ j3 }3 ]: `2 t% 训练函数为trainlm
% 所训练的网络大小为[5,5]
$ B. s3 H3 ]' n0 y- R% 仿真训练前的网络

%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
5 W' `2 Z2 f5 T0 Y$ v& U+ X% network parameters:
1 n4 T& ~: Q+ D& y5 g# w%   epochs--epochs of the train
%   goal--errors goal of the network
%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
) H7 M7 B, G; A* h%   time--Maximum time to train in seconds
0 k( V) H% p5 K# ~6 y% Knet.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
. G: f. o& c3 ^% C( k) B. |4 H% returns of the train:
%   net--New network
, z( E" S  R% \5 r  o8 F%    tr--Training record (epoch and perf).
%     Y--Network outputs.
%     E--Network errors.
% Y  L7 ~* B2 d# V[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
% input the testing points here %
title(\'神经网络训练结果\');
xlabel(\'时间（天）\');
. H# }% b: B7 F! Eylabel(\'仿真输出结果\');
. V8 m4 p( F8 }9 llegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
y=1:4;
0 ?9 l% J$ e' Q7 Y5 i, T% T% [# xy21=sim(net,p);
: k6 u' y1 w& H0 v3 G+ I* jy2=reshape(y21,1,12);
6 B4 x% [! [4 v' x$ _0 `clf
4 d$ r3 G6 p& ~3 h: a' }+ Kplot(r,y2,\'b-^\')
# j1 V( O" Y5 mhold on
plot(1:20,day,\'r-*\')
%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
y3=sim(net,h3);
plot(17:2:20,y3,\'-*\')
# D" d0 C( v9 X0 Shold on
title(\'神经网络训练结果\');
& V! E7 d6 K; R. }xlabel(\'时间（天）\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
( m) I/ L( J8 p3 A0 N; olegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
y=1:4;
plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
$ `" h$ k* G! F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