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
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
- |7 ^' E- o/ {. T1 V/ T5 d  Cdayday=day(1:12);% 取其中的前25天
& \. t; d1 o# t# T' x. k/ Hdaypost=day(5:16);%取其中的随后25天
# O4 P" O3 |# Op=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
; h% A) p0 |2 A9 h8 xt=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 X7 ^" P2 E# {0 ~% I) c! Xdaylast=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);
%%%%%%%%%%%%%% 新建网络bp %%%%%%%%%%%%%%%%
: g/ F; D/ ]9 Y& c( _- |# pnet=newff(minmax(p),[4,3],{\'purelin\' \'purelin\'},\'trainlm\');
y1=sim(net,p);
" r2 S* D. g# T, F7 R% 新建网络，其中minmax(p)为p的没一次输入的最大最小值向量
3 d" o, q6 g7 r  K+ B' k6 ~! }% 两层的传递函数均为purelin
& D. D4 h9 k8 w* y1 a% 训练函数为trainlm
- _; L5 q* z# V% 所训练的网络大小为[5,5]
% 仿真训练前的网络

; m( s5 w) G1 d; ~" Q2 n%%%%%%%%%%%  进行网络训练  %%%%%%%%%%%%%%
5 |# M' c, m0 n3 |' o+ n$ R" ~% r% network parameters:
: Q0 [- ^7 I' e% r! j+ D2 K%   epochs--epochs of the train
# ?0 E- c: ~! t7 U# L$ I, D%   goal--errors goal of the network
%   lr--learning rate
%   shows--epochs between the displays
1 Q! h# u" d: o% x$ y( T; g3 h%   time--Maximum time to train in seconds
net.trainParam.epochs=200000;  % 训练次数
nettrainParam.goal=0.0001;  % 误差期望值
% returns of the train:
9 s- Q' D! W8 N+ r%   net--New network
3 X% f2 e# C9 J/ f$ ]0 j1 b%    tr--Training record (epoch and perf).
9 \" E( y# Q5 Y5 r! D; V: L$ D%     Y--Network outputs.
%     E--Network errors.
[net,tr,Y,E]=train(net,p,t);
) |) H7 i* J$ z0 |%%%%%%%%%%%  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\');
" ^: m+ I2 _  d# U5 d1 Hlegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
2 U; Z6 v- {" A8 h) F5 g- zx=1:4;
y=1:4;
3 s9 f- m: ]/ m; J( o! }# |y21=sim(net,p);
: Y+ X2 }3 H( k! |; ty2=reshape(y21,1,12);
/ ]' G6 h" q+ b6 s& W5 x: O/ Zclf
  d( k- q+ k/ [7 m$ b$ _! lplot(r,y2,\'b-^\')
& k8 B# E) G2 u8 i+ K/ ahold on
plot(1:20,day,\'r-*\')
1 L5 b( o; C: i: C( Q' N+ @' O% X%%%%%%%%%%%%% 预测 %%%%%%%%%%%%%%%
y3=sim(net,h3);
" {  Z% Q9 E2 N# j. }plot(17:2:20,y3,\'-*\')
hold on
: I+ y) c% k/ K) B# ?2 b! r, Z9 A. atitle(\'神经网络训练结果\');
% L9 S  T. v0 E/ s: K1 X9 Qxlabel(\'时间（天）\');
- o/ K( U7 V8 E2 Sylabel(\'仿真输出结果\');
& P1 o4 x2 s! Z8 Z- p  B+ U3 ^* Klegend(\'仿真模拟值\',\'实际值\',\'神经网络预测值\');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%  绘制误差曲面 %%%%%%%%%%%%%
x=1:4;
y=1:4;
* q# L9 S+ _( I; g4 tplot3(x(1:3),y(1:3),E(x(1:3),y(1:3)))
' f6 Z7 Y. {+ w! u# m1 l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