求大神帮忙改一下BP神经网络的代码

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BP神经网络做时间序列预测
要求是：3层BP神经网络结构，隐层节点16个，输入层节点25个，输出层节点1个。传递函数tansig，tansig，logsig，训练样本数300，预测数据20，学习速率0.1，动量因子0.9。
怎么根据上面要求对下面代码的基础上修改？求帮助！！！
%清空环境变量
clc
clf
clear
%下载输入输出数据
load wsdata input output
%根据原始数据绘图
figure(1);
plot(input,output,'LineWidth',2);
title('超市晚上顾客人数','FontSize',12);
xlabel('时间/天','FontSize',12);
ylabel('晚上顾客人数/人','FontSize',12);
grid on;
%随机选择21组训练数据和7组预测数据
k=rand(1,28);
[m,n]=sort(k);
input_train=input(n(1:21),:)';
output_train=output(n(1:21),:)';
input_test=input(n(22:28),:)';
output_test=output(n(22:28),:)';
%训练数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
%BP神经网络构建
net=newff(inputn,outputn,6);
%网络参数配置（迭代次数，学习率，目标）
net.trainParam.show = 50;  %显示训练迭代过程（NaN表示不显示，缺省25）
net.trainParam.lr = 0.01;     %学习率（缺省0.01）
net.trainParam.epochs = 10000; %最大训练次数
net.trainParam.goal = 0.00001;   %训练要求精度
%BP神经网络训练
net=train(net,inputn,outputn);
%预测数据归一化
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
%BP神经网络预测输出
an=sim(net,inputn_test);
%输出结果反归一化
BPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);
%网络预测结果图形
figure(2)
plot(BPoutput,':og')
hold on
plot(output_test,'-*');
legend('预测输出','期望输出')
title('BP神经网络预测输出','fontsize',12)
ylabel('函数输出','fontsize',12)
xlabel('样本','fontsize',12)
%网络预测误差图形
% error=abs(BPoutput-output_test);
% figure(3)
% plot(error,'-*')
% title('BP网络预测误差','fontsize',12)
% ylabel('误差','fontsize',12)
% xlabel('样本','fontsize',12)
figure(4)
plot(abs((output_test-BPoutput)./output_test),'-*');
title('神经网络预测误差百分比')

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关键词：BP神经网络 神经网络 神经网 Reverse output matlab BP神经网络 代码