解读一下 %% 网络训练 [net,per]=train(net,p_train,t_train); figure plotperform(per) t_sim1=sim(net,p_train); %训练集 t_sim2=sim(net,p_test); %测试集 %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output); T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output); %% 绝对误差 err1=T_sim1-T_train; err2=T_sim2-T_test;

这段代码主要是进行神经网络的训练，并对训练结果进行评估和误差分析。具体解释如下：

- `train(net, p_train, t_train)`：使用训练数据 `p_train` 和目标数据 `t_train` 对神经网络 `net` 进行训练，并返回训练后的网络和性能指标。
- `plotperform(per)`：将训练过程中的性能指标（如误差）可视化，以便于分析网络的收敛情况。
- `sim(net, p_train)` 和 `sim(net, p_test)`：分别使用训练集和测试集对训练后的网络进行模拟，得到预测结果 `t_sim1` 和 `t_sim2`。
- `mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output)` 和 `mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output)`：对预测结果进行反归一化，使其恢复到原始数据的范围。
- `err1 = T_sim1 - T_train` 和 `err2 = T_sim2 - T_test`：计算预测结果与真实值之间的绝对误差，以评估模型的预测能力。

需要注意的是，这段代码中涉及到的具体函数和变量名称可能与上下文有关，需要根据具体情况进行理解和解释。