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
1 \6 T! `2 L# N7 K+ J- udayhismod=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
( l% t$ O$ b& ]! P, R6 Dp=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
, @) T6 ~7 m! G, d: Ft=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
7 M. j: I) N) S5 U$ r$ ddaylast=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);
, C; W) ^3 t+ D, H7 @# y5 _%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
net=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
  i8 d  M( M8 ^3 |  S+ l* 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
% 两层的传递函数均为purelin
% 训练函数为trainlm
& J, U! R1 ~1 J9 n# |3 r% 所训练的网络大小为[5,5]
% 仿真训练前的网络
5 E" E" o9 C4 k) D
) {/ a: Z8 D+ k9 w%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
0 A6 m9 Y9 J9 |/ w$ _, f: K% network parameters:
%   epochs--epochs of the train
; b& s+ V% ]5 _%   goal--errors goal of the network
%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
2 L8 n' J" C% a) _2 X%   time--Maximum time to train in seconds
net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
5 Z, G2 ?8 ?5 u+ j. Z9 inettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
2 T" \( L% x/ h$ `  v% returns of the train:
%   net--New network
%    tr--Training record (epoch and perf).
7 t6 e9 V% B  A1 k" f+ _! p%     Y--Network outputs.
%     E--Network errors.
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
5 f# A, L5 H1 y% |: Y+ I% input the testing points here %
/ ~9 K# C2 d- w; w3 ntitle(\'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 %%%%%%%%%%%%%
) F6 P, l2 ^  \/ \$ Y0 Xx=1:4;
y=1:4;
* c! {  V, P5 e9 j# H" By21=sim(net,p);
y2=reshape(y21,1,12);
clf
plot(r,y2,\'b-^\')
hold on
plot(1:20,day,\'r-*\')
%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
- A; M/ P, c  _6 m- Ny3=sim(net,h3);
' _( A6 b3 I. i) I4 Xplot(17:2:20,y3,\'-*\')
hold on
title(\'神经网络训练结果\');
5 {6 C6 _) U  u6 O3 F2 ?xlabel(\'时间（天）\');
/ v2 i- t, v4 q& u5 W2 n! @: zylabel(\'仿真输出结果\');
legend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
! O( G+ ?8 m" I3 k7 @%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
! ?& B" O! c8 v* d% vx=1:4;
* E! D8 M, G1 t$ y' \& wy=1:4;
plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
) a4 Z9 f' J3 C: G& K/ r( J+ k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