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];
% U" D) D# T2 W9 U: b9 `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
% V- V: q) n2 ndayday=day(1:12);% 取其中的前25天
daypost=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
# B+ c* q  F+ M1 `/ _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
6 V' R1 U5 q' \2 t+ ?r=5:16;
- X: ^7 M4 M1 j8 v* j- M1 d+ t! [rr=reshape(r,4,3);
8 ~* e% i5 t8 X! V%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
9 ], ~/ ^' R% D, L! @. {. N  N+ Inet=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
y1=sim(net,p);
# `, U8 ?) d( N5 ?. d3 g% 新建网络，其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
! ?$ J, W- M. X/ i+ A1 Z% 两层的传递函数均为purelin
8 ?9 E$ C# G5 u7 H  b0 G$ e% 训练函数为trainlm
% 所训练的网络大小为[5,5]
  u6 Z# }9 h) Y! X' L% 仿真训练前的网络

%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
% network parameters:
%   epochs--epochs of the train
. J# |  k- @! v' x1 H0 z%   goal--errors goal of the network
1 q# Q4 H$ K' s' E; M%   lr--learning rate
: l4 b+ z/ k0 L( ?( W* |%   shows--epochs between the displays
$ |/ m2 @9 j# |, ~%   time--Maximum time to train in seconds
$ k! Y$ F& D8 w- I5 u! d- y" Dnet.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
, E3 R9 _: a, p! m, y# l' pnettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
% returns of the train:
1 @! b( A5 R( y8 o+ p%   net--New network
%    tr--Training record (epoch and perf).
%     Y--Network outputs.
%     E--Network errors.
[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）\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
* g% P9 e- f; o" P# A, Xlegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
- p+ D# }# P( d9 B$ `%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
y=1:4;
y21=sim(net,p);
6 [3 k  ?+ m2 Y) i( {1 U8 _y2=reshape(y21,1,12);
2 `9 e" [. ]0 I' e7 b* yclf
' S3 }9 M: h$ a4 F+ pplot(r,y2,\'b-^\')
- O7 T! C: E$ chold on
plot(1:20,day,\'r-*\')
9 ]" I' ]! l  ~2 i%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
y3=sim(net,h3);
% F: e5 B6 ?. jplot(17:2:20,y3,\'-*\')
hold on
title(\'神经网络训练结果\');
5 G" k/ b$ l5 D; Qxlabel(\'时间（天）\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
! ?5 T  u# n" c8 ~/ E- V0 p8 Jlegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
8 S. I) Y; a5 K%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
" h/ C+ X3 |: x& M+ wx=1:4;
y=1:4;
: Q1 ^' J6 N5 O' n$ Rplot3(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