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];
* ^' b% Q2 Z9 F* b  Q7 D* gdayhistory=day(1:16);%取其中三十天作为历史数据样本
4 K6 T# [% x0 |7 q& M0 t4 a' o7 kdayhismod=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
daypost=day(5:16);%取其中的随后25天
: [0 N' V6 }# M9 P% up=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
# H/ v% e7 P3 B9 L. F& t: |# F7 edaylast=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
: v/ ?$ V1 ]1 B2 \r=5:16;
/ {$ l8 B1 B! crr=reshape(r,4,3);
%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
# U5 r+ K: G! l" W0 P- V2 x& z9 P9 {net=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
* e5 ?! u4 M; J) B- N2 [# Wy1=sim(net,p);
+ m, ~" ]& K3 o2 ?4 F7 t5 N+ S! z% 新建网络，其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
0 E, ?) ~  h7 z4 t8 [% 两层的传递函数均为purelin
% 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

%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
% network parameters:
0 Q0 z: K! c" P- d; R%   epochs--epochs of the train
%   goal--errors goal of the network
7 N5 O, o" _9 P" B6 I/ n%   lr--learning rate
9 T9 O" G. r. v% j% y. o6 B" t%   shows--epochs between the displays
%   time--Maximum time to train in seconds
1 A, D: w/ b6 f/ W5 E: o: f8 T( fnet.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
- o, V+ ^0 G, _1 D+ y) lnettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
% returns of the train:
) B) @* W( I0 q/ X/ k* D; m%   net--New network
1 L, w- L$ u4 W" ?; L& h; f%    tr--Training record (epoch and perf).
: C) u) A+ u6 h% w  r$ o, H%     Y--Network outputs.
; E% h# K7 \% @- W. t%     E--Network errors.
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
% input the testing points here %
: [8 _; [4 I" n& xtitle(\'神经网络训练结果\');
! ?; Y' q- s( a0 e* J  {/ Txlabel(\'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\');
! I; I9 {" U8 V# Z4 F- d%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
7 j+ r/ l4 O5 l: y( l+ ex=1:4;
y=1:4;
  ~5 a$ x6 o3 l& _! p( By21=sim(net,p);
y2=reshape(y21,1,12);
" S8 n# @) f" I, X) {clf
7 m, ~5 B+ Q" M6 ~$ mplot(r,y2,\'b-^\')
7 j# L+ D0 |( uhold on
2 i9 m9 r7 b; ~( T1 N3 Cplot(1:20,day,\'r-*\')
1 o& {. j# x7 O%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
! J7 h$ ]& |( S7 Ly3=sim(net,h3);
3 T1 I8 R& b! E% `/ Hplot(17:2:20,y3,\'-*\')
% g) U+ ]7 E" r( Xhold on
title(\'神经网络训练结果\');
/ t) b  S2 @, x% b8 vxlabel(\'时间（天）\');
. n' f7 H/ H" v7 `7 b' ^ylabel(\'仿真输出结果\');
4 s% Y& ^  I/ ^; g& `( v  qlegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
& @  i; q: p$ U%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
1 t1 ~5 }8 P; x: b4 B% z. n0 xx=1:4;
" J7 {! J9 f" r3 c% j- dy=1:4;
plot3(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