解读一下 figure subplot(211) plot(1:length(T_train),T_train, 'r-', 1:length(T_sim1),T_sim1, 'b-.', 'LineWidth', 1) legend('实际值', 'BP预测值') xlabel('训练集') ylabel('负荷(kW)') axis tight string = {['BP 训练集：(RMSE= ' num2str(RMSE1) ' MAPE = ' num2str(MAPE1) ')']}; title(string) subplot(212) bar(err1) xlabel('训练集') ylabel('Error') axis tight figure subplot(211) plot(1:length(T_test),T_test,'r-', 1:length(T_sim2),T_sim2, 'b-.', 'LineWidth', 1) legend('实际值', 'BP预测值') xlabel('测试集') ylabel('负荷(kW)') axis tight string = {['BP 测试集：(RMSE= ' num2str(RMSE2) ' MAPE = ' num2str(MAPE2) ')']}; title(string) subplot(212) bar(err2) xlabel('训练集') ylabel('Error') axis tight

这段代码是用于绘制两个图形的，每个图形都有两个子图。第一个图形的第一个子图使用subplot(211)函数，用于绘制训练集的实际负载值和BP神经网络的预测负载值，分别使用红色实线和蓝色点划线进行绘制。legend函数用于添加图例，xlabel和ylabel函数分别用于添加x轴和y轴标签，axis tight函数则是调整坐标轴范围。title函数用于添加子图的标题，其中包含了RMSE和MAPE两个指标的值。第二个子图使用bar函数绘制训练集的误差，用于观察BP神经网络训练的效果。

第一个图形的第二个子图使用subplot(212)函数，用于绘制测试集的实际负载值和BP神经网络的预测负载值，同样使用红色实线和蓝色点划线进行绘制。legend、xlabel、ylabel、axis tight和title函数的作用与第一个子图相同。第二个子图使用bar函数绘制测试集的误差，用于评估BP神经网络的预测效果。