写一段代码，内容是采用贝叶斯神经网络处理风电出力不确定性，用matlab实现

以下是使用 Matlab 实现采用贝叶斯神经网络处理风电出力不确定性的示例代码：

% 加载数据
load windpower.mat
X = input';  % 输入特征
Y = output';  % 输出结果

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.7;  % 训练集占比
train_size = floor(size(X, 1) * train_ratio);
X_train = X(1:train_size, :);
Y_train = Y(1:train_size, :);
X_test = X(train_size+1:end, :);
Y_test = Y(train_size+1:end, :);

% 构建贝叶斯神经网络模型
net = bayesianfit(X_train, Y_train);

% 预测结果并计算置信区间
[Y_pred, Y_sd] = bayesianpredict(net, X_test);

% 绘制预测结果和置信区间
x = 1:size(Y_test, 1);
figure;
plot(x, Y_test, 'b-', x, Y_pred, 'r-', x, Y_pred + 2*Y_sd, 'r--', x, Y_pred - 2*Y_sd, 'r--');
legend('真实值', '预测值', '置信区间');
xlabel('样本序号');
ylabel('风电出力');

在这段代码中，我们首先加载了风电出力数据，然后将数据划分为训练集和测试集。接着，我们使用 `bayesianfit` 函数构建了贝叶斯神经网络模型，并使用 `bayesianpredict` 函数对测试集进行预测。最后，我们绘制了预测结果和置信区间的图像。

需要注意的是，在使用贝叶斯神经网络时，需要在训练时指定先验分布。在这里，我们使用了默认的先验分布，如果需要更加精细的调整，可以根据实际情况进行设置。