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];
* b9 q) p$ _( q. @* ]$ @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
% ~, Q; P" @' p8 Cdayday=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
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);
% f. g% [' l) U4 Z- V' F) e- b+ nh3=reshape(daylast,4,1);% 将倒数第二个样本作为网络测试时的输入样本
4 n5 O: n. e# vr=5:16;
rr=reshape(r,4,3);
%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
/ u, f- v3 P( R5 b# V6 t; Q0 r) lnet=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
y1=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
+ s! F9 s$ |, q+ D/ i( w4 ^7 o% 两层的传递函数均为purelin
% 训练函数为trainlm
+ G! Q* }4 e" s3 h% 所训练的网络大小为[5,5]
% 仿真训练前的网络

1 r1 z; {2 f' ^( p%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
% network parameters:
7 E! [. p# J+ O/ `/ |3 a%   epochs--epochs of the train
%   goal--errors goal of the network
%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
$ l  f( R# O: z+ e7 g%   time--Maximum time to train in seconds
7 h4 [4 H8 N0 w! C* unet.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
% returns of the train:
%   net--New network
%    tr--Training record (epoch and perf).
%     Y--Network outputs.
4 ?1 x  n& w4 }%     E--Network errors.
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
$ R: ^* J- ]2 W# @7 G%%%%%%%%%%%  网络测试 %%%%%%%%%%%%%%%%
9 h& m9 Q$ z' E% `% input the testing points here %
' \' a8 v/ }& B0 \" G' {& k) ~title(\'神经网络训练结果\');
xlabel(\'时间（天）\');
9 w$ h4 m- w: I# Lylabel(\'仿真输出结果\');
0 {" q: Y. Z! n+ `$ y8 hlegend(\'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 W" V- `' u: y/ [y=1:4;
% i) K% f# X) ]5 e" |# j( Ny21=sim(net,p);
y2=reshape(y21,1,12);
. Y3 g, P) ^' ~& @2 iclf
! l( l/ Z3 E- f+ m- c3 |3 [( Eplot(r,y2,\'b-^\')
4 S& }# {  r( x0 F- I* e+ Ahold on
plot(1:20,day,\'r-*\')
%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
0 N" [4 F* C1 C" N; H8 X3 v' {y3=sim(net,h3);
. t: |3 m( i1 p1 [, N4 |plot(17:2:20,y3,\'-*\')
$ Q4 N8 y$ L4 k" T5 U+ V. fhold on
title(\'神经网络训练结果\');
' U& V  @1 s1 I. g0 ^5 G2 f9 Kxlabel(\'时间（天）\');
ylabel(\'仿真输出结果\');
7 o7 r* ], j0 x. q; Vlegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
) {4 ]4 p$ c7 H1 }5 Y& ~3 v* \) \x=1:4;
) Q: S) ^' M' M. W; Py=1:4;
7 [8 f8 u. z" a/ v5 \plot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
) N7 P$ y" g6 `6 _4 z7 F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