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];
0 A8 E  C5 B$ s7 H  rdayhistory=day(1:16);%取其中三十天作为历史数据样本
* |$ J+ ?* q) K2 `# L' R$ s4 {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
0 H& E, G" @, W# T% y* Qdayday=day(1:12);% 取其中的前25天
daypost=day(5:16);%取其中的随后25天
. Y, f" O# m, M: U! Fp=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
1 o. i0 o% n2 p' Q4 Z1 [8 {; Ydaylast=day(13:16);
1 }9 g8 ^2 `' m6 ?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
; h/ o6 W- G5 W' I" ~* ~r=5:16;
: J: c: n- S) O, Brr=reshape(r,4,3);
%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
net=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
y1=sim(net,p);
4 a7 y. O! b6 `9 I2 H6 X4 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
% 两层的传递函数均为purelin
/ C/ J$ s1 x' T) V  p7 k% 训练函数为trainlm
% 所训练的网络大小为[5,5]
3 }+ j# M  d; }, y% 仿真训练前的网络
3 t7 I9 z, \8 E8 |$ o6 }
. t( O7 C9 w1 b+ O+ o% R( b%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
% network parameters:
%   epochs--epochs of the train
) `9 e4 g) P, }7 h- O6 |%   goal--errors goal of the network
%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
%   time--Maximum time to train in seconds
4 A9 {& s' e" S% N: f. Ynet.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
5 ?7 S% p) W7 |+ LnettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
+ V5 r; v: D; V5 w8 T" c% returns of the train:
%   net--New network
%    tr--Training record (epoch and perf).
%     Y--Network outputs.
%     E--Network errors.
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
7 d8 N8 V% O. ~6 ^  ^%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
% input the testing points here %
0 @4 @5 n' E7 otitle(\'神经网络训练结果\');
. t9 m  T, N1 P; V5 @& z: i/ _xlabel(\'时间（天）\');
* i# p, v5 A( iylabel(\'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;
8 l; S, S' d, Ry=1:4;
% _& j0 `$ y3 B- U- G2 N$ @2 B- _y21=sim(net,p);
" Y9 L1 F$ Q6 b% q5 fy2=reshape(y21,1,12);
clf
plot(r,y2,\'b-^\')
hold on
8 i) X; H+ x" {+ z6 ^plot(1:20,day,\'r-*\')
$ A* a! `" \1 B1 B* c%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
/ s4 A; h  b9 Q( }& Ay3=sim(net,h3);
& V" T0 A1 `* F1 c  }) ?plot(17:2:20,y3,\'-*\')
hold on
title(\'神经网络训练结果\');
0 v( ?& \2 n8 axlabel(\'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;
2 Y  c( K7 c+ Gy=1:4;
' S* o) A0 ]1 ]6 J9 H! l2 b# zplot3(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 m- s; a' q8 F! @