simout = sim(net,inputData); % 调用matlab神经网络工具箱自带的sim函数得到网络的预测值 figure; % 新建画图窗口窗口 t=1:length(simout); plot(t,y,t,simout,'r')

这段代码的作用是利用 Matlab 神经网络工具箱中的 `sim` 函数来获取神经网络的预测值 `simout`。它接受两个参数，`net` 表示神经网络模型，`inputData` 表示输入的数据。

接下来，代码创建了一个新的画图窗口，使用 `figure` 命令。然后，通过 `t=1:length(simout)` 创建了一个时间序列 `t`，其长度与 `simout` 的长度相同。

最后，使用 `plot` 命令绘制了两条曲线。第一条曲线是真实值 `y`，第二条曲线是神经网络的预测值 `simout`，并且以红色表示。这样可以将真实值和神经网络的预测值进行对比，以评估神经网络的准确性和效果。