for spread=0.1:0.1:2; net=newgrnn(p_cv_train,t_cv_train,spread); waitbar(k/80,h); disp(['当前spread值为', num2str(spread)]); test_Out=sim(net,p_cv_test); test_Out=postmnmx(test_Out,mint,maxt); error=t_cv_test-test_Out; disp(['当前网络的mse为',num2str(mse(error))]) perfp=[perfp mse(error)]; if mse(error)<mse_max mse_max=mse(error); desired_spread=spread; desired_input=p_cv_train; desired_output=t_cv_train; end

这段代码是一个循环，循环变量 `spread` 在每次迭代时增加 0.1，从 0.1 增加到 2。

在每次迭代中，代码执行以下操作：
- 使用 `newgrnn` 函数创建一个新的广义递归神经网络（Generalized Regression Neural Network），并将训练数据 `p_cv_train` 和目标数据 `t_cv_train` 作为输入参数。
- 使用 `waitbar` 函数显示进度条，`k` 表示当前迭代次数，`h` 表示进度条对象。
- 使用 `disp` 函数显示当前 `spread` 值的信息。
- 使用 `sim` 函数对测试集数据 `p_cv_test` 进行网络模拟，得到预测结果 `test_Out`。
- 使用 `postmnmx` 函数对预测结果进行最小-最大归一化处理，使用 `mint` 和 `maxt` 是最小和最大值。
- 计算预测误差 `error`，即目标数据 `t_cv_test` 减去预测结果 `test_Out`。
- 使用 `disp` 函数显示当前网络的均方误差（MSE）。
- 将当前网络的均方误差保存到数组 `perfp` 中。
- 如果当前网络的均方误差小于最大均方误差(`mse_max`)，则更新最大均方误差、期望的spread值(`desired_spread`)、期望的输入数据(`desired_input`)和期望的输出数据(`desired_output`)。

这段代码的目的是通过不同的 `spread` 值训练多个广义递归神经网络，并选择均方误差最小的网络作为最佳模型。