请详细的解释这段代码含义：clc;clear data = readtable('syue2.csv'); x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1}; %GM n=length(x0); x1=zeros(1,n); x1(1)=x0(1); for i=2:n; x1(i)=x0(i)+x1(i-1); end af=0.2; z1=zeros(1,n); z1(1)=0; for i=2:n; z1(i)=x1(i)*af+(1-af)*x1(i-1); end Y=zeros(n-1,1);X=zeros(n-1,2); for i=2:n; Y(i-1)=x0(i); X(i-1)=-z1(i); X(i-1,2)=1; end B=inv(X'*X)*X'*Y; a=B(1); b=B(2); pred_n_1=(x0(1)-b/a)*exp(-a*n)*(1-exp(a)); x=0:1:13; n0=0:13; y3=(x0(1)-b/a).*exp(-a.*x).*(1-exp(a)); yuce=y3';

这段代码是用 MATLAB 编写的，主要实现了以下功能：

1. clc;clear：清空命令窗口和工作区域。
2. data = readtable('syue2.csv');：读取名为 syue2.csv 的表格文件，并将其存储在名为 data 的变量中。
3. x0 = data{:, 2}; y0 = data{:, 1};：从 data 变量中提取第二列和第一列的数据，并将其分别存储在名为 x0 和 y0 的变量中。
4. n=length(x0);：获取 x0 变量的长度，并将其存储在名为 n 的变量中。
5. x1=zeros(1,n); x1(1)=x0(1); for i=2:n; x1(i)=x0(i)+x1(i-1); end：通过循环计算 x0 的累加和，并将其存储在名为 x1 的变量中。
6. af=0.2; z1=zeros(1,n); z1(1)=0; for i=2:n; z1(i)=x1(i)*af+(1-af)*x1(i-1); end：通过循环计算 x1 的移动平均数，并将其存储在名为 z1 的变量中。
7. Y=zeros(n-1,1);X=zeros(n-1,2); for i=2:n; Y(i-1)=x0(i); X(i-1)=-z1(i); X(i-1,2)=1; end：将 x0 和 z1 的数据组合成线性回归模型的输入数据，并将其存储在名为 Y 和 X 的变量中。
8. B=inv(X'*X)*X'*Y; a=B(1); b=B(2);：通过矩阵运算计算出线性回归模型的系数，并将其存储在名为 a 和 b 的变量中。
9. pred_n_1=(x0(1)-b/a)*exp(-a*n)*(1-exp(a));：根据线性回归模型，预测 n+1 时刻的值，并将其存储在名为 pred_n_1 的变量中。
10. x=0:1:13; n0=0:13;：定义 x 和 n0 变量的取值范围。
11. y3=(x0(1)-b/a).*exp(-a.*x).*(1-exp(a));：根据线性回归模型，计算出 x 变量对应的值，并将其存储在名为 y3 的变量中。
12. yuce=y3';：将 y3 的值转置，并将其存储在名为 yuce 的变量中，即为预测值。