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
/ W8 a7 K/ ]7 t# E) G% E5 Mdayhismod=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
! H. f( n6 V6 k6 u: rdaypost=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
- b6 W/ H6 a# B+ ]1 y* W$ u! Bt=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
/ j( `7 S* ]' h) adaylast=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;
% A3 Y; L0 `  Q- I) m. Mrr=reshape(r,4,3);
; h9 p6 ]7 q/ y8 R. U4 |& x%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
8 ?% c- H0 E9 }% J+ qnet=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
y1=sim(net,p);
+ `8 v: ]2 g$ X: H9 k, ~% 新建网络，其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
6 ~9 n- D- ?& v* F1 D! y; i6 n% 两层的传递函数均为purelin
% 训练函数为trainlm
2 e) `4 c/ W4 n) s; _3 ^% 所训练的网络大小为[5,5]
9 d! g5 S$ r8 i9 v% 仿真训练前的网络
" t" c# w* b& M7 g4 t: b
%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
- Y* l" J9 W/ O$ K$ c8 n% network parameters:
" ^2 `% A7 S- b% d%   epochs--epochs of the train
+ y* G/ k2 ]* ]* W%   goal--errors goal of the network
+ m0 ?/ o5 C& M%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
4 w2 K. x* i  ^: ^- _3 l; M! q! X%   time--Maximum time to train in seconds
net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
, L3 r% p, S$ t+ R: ?% returns of the train:
$ ]6 |3 j- S" g* Q%   net--New network
( S$ @" n7 c: L" a2 W%    tr--Training record (epoch and perf).
: S! L$ F; }+ z8 D+ k+ V%     Y--Network outputs.
& w/ p/ {0 n8 a) V- J9 y%     E--Network errors.
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
' i1 i' n" s3 u$ \: |, J%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
% input the testing points here %
+ K$ K. \6 @; \* o" w) Ztitle(\'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 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
  H1 i# y+ F8 Z* g, i! a& c, r/ Ly=1:4;
y21=sim(net,p);
/ @, H; ~* U, Uy2=reshape(y21,1,12);
) f' r& A, d  f" Uclf
plot(r,y2,\'b-^\')
hold on
plot(1:20,day,\'r-*\')
%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
8 P2 g, X2 E3 |7 ?y3=sim(net,h3);
plot(17:2:20,y3,\'-*\')
; V( i0 |9 P% H' b" Rhold on
5 ^. f8 W% f+ J* E9 C; }: c! R% ztitle(\'神经网络训练结果\');
) f0 c  x+ z! [+ s6 H$ G9 zxlabel(\'时间（天）\');
9 ^9 b6 F4 |0 @9 n3 l6 E/ \ylabel(\'仿真输出结果\');
+ \3 p$ V! N7 m5 u: ?$ V8 Y% Llegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
% ?, F0 x8 @  i5 s+ p1 J1 c6 S%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
y=1:4;
5 `: d2 L$ J% b- d6 fplot3(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
2 J/ R; j0 V% [, ^