figure(2) plot(1: N, T_test, 'r-o', 1: N, T_sim2, 'g-s', 'LineWidth', 1) legend('真实值', 'Bayes-CNN预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']}; title(string) grid save net1 net ps_input num_dim

这段代码是用于绘制两组数据的折线图，并且添加了图例、横纵坐标标签和标题等元素，同时也保存了神经网络的参数和输入数据。具体的代码解释如下：

- `figure(2)`：创建一个新的图形窗口，并且将其设为当前图形窗口，数字2表示窗口的编号。
- `plot(1: N, T_test, 'r-o', 1: N, T_sim2, 'g-s', 'LineWidth', 1)`：画出两条折线，第一条是红色的圆点线，表示真实值；第二条是绿色的正方形线，表示Bayes-CNN预测值。'LineWidth', 1 表示线的宽度为1个单位。
- `legend('真实值', 'Bayes-CNN预测值')`：添加图例，分别对应两条折线的含义。
- `xlabel('预测样本')`：添加横轴标签，表示样本的编号。
- `ylabel('预测结果')`：添加纵轴标签，表示预测结果的数值。
- `string = {'测试集预测结果对比'; ['准确率=' num2str(error2) '%']}`：创建一个字符串数组，用于设置图形的标题。第一行表示标题的主要内容，第二行表示准确率的值，其中 `num2str(error2)` 将错误率转换为字符串类型。
- `title(string)`：添加标题，并且将标题文本设置为上面创建的字符串数组。
- `grid`：添加网格线。
- `save net1 net ps_input num_dim`：保存神经网络的参数和输入数据到文件中，以备以后使用。其中 `net1` 表示神经网络的名称，`net` 表示神经网络的参数，`ps_input` 表示输入数据，`num_dim` 表示输入数据的维度。