MATLAB实现bp神经网络代码运行时出问题，是怎么回事？数据代码如下

P=[-0.6023 -0.1927 -1 -1 -0.3044 -0.6296 -0.3378 1 1 1 1 -0.9842
;-1 0.4495 -0.8522 -0.3333 0.7391 -0.8148 0.6151 0 1 1 0 -0.9805
;-0.1696 -0.5256 -0.7761 -0.3333 -0.3913 -0.6296 -0.3617 -1 0 1 1 -0.9918
;-0.0117 -0.1795 -0.6808 1 -0.3044 -1 -0.3855 0 -1 -1 0 -0.9839
;0 -0.8143 -1 -1 -0.913 -0.8148 -0.8474 1 0 1 1 -0.9913
;-0.0117 -0.1385 -0.8409 0.3333 0.3913 -0.8148 0.2303 0 0 1 0 -0.9792
;-0.0117 -0.4859 -0.8999 0.3333 0.3913 -0.8148 0.2303 0 0 1 0 -0.979
;-0.0117 -0.4293 -0.8938 0.3333 0.3913 -0.8148 0.2303 0 0 1 0 -0.979
;-0.0117 -0.1795 -0.6808 1 -0.3044 -0.8148 -0.3736 0 0 1 0 -0.9839
;-0.0117 -0.1143 -0.8269 0.3333 -0.1304 -0.8148 -0.2316 1 1 1 0 -0.979
;-0.0117 -0.4859 -0.8999 0.3333 0.3913 -0.8148 0.2303 1 1 1 0 -0.9792
;-0.0117 0.4509 -1 -1 -0.3044 -0.6296 -0.3378 1 -1 1 0 -0.9999
;0.5614 -0.2707 -0.9028 -0.3333 -0.3044 -0.6296 -0.3378 1 -1 1 0 -0.9789
;0.4795 -0.6361 -1 -1 -0.913 -0.8889 -0.935 1 0 1 1 -0.9905
;0.5614 -0.688 -1 -1 -0.3044 -0.6296 -0.3218 0 -1 1 0 -0.984
;0.5614 -0.5412 -1 -1 0.2174 -0.6296 0.1958 0 0 1 0 -0.9918
;0.5614 -0.341 -1 -1 -0.3044 -0.6296 -0.3218 0 -1 1 -1 -0.984
;0.4795 -0.6498 -1 -1 -0.913 -0.6296 -0.858 1 0 1 1 -0.9905
;0.7368 -0.493 -1 -1 -0.8261 -0.6296 -0.7492 0 -1 1 -1 -0.988
;0.5088 -0.6223 -0.9526 -0.3333 -0.3044 -0.8148 -0.3431 1 0 1 1 -0.9803
];
T=[0.0013
-0.4642
-0.8882
-0.4874
0.0314
0.3814
1
0.7132
-0.5058
0.2303
0.1788
-0.5178
0.2263
-0.4451
-0.3165
-0.0472
-0.6324
-0.5788
-0.6667
-0.2091
];
net=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','logsig'},'trainlm');
W12=net.IW{1,1};
b2=net.b{1};
net.trainparam.show=300;
net.traiparam.lr=0.05;
net.traiparam.goal=1e-20;
[net,tr]=train(net,P,T);

该回答引用ChatGPT-3.5，仅供参考，不保证完全正确

在你提供的代码中，有一些拼写错误可能导致了问题。请检查以下几点：

1. 在设置神经网络的参数时，你使用了一个错误的字段名：net.traiparam。正确的字段名是net.trainParam。所以请将net.traiparam修改为net.trainParam。

正确的代码应该是：

net.trainParam.show = 300;
net.trainParam.lr = 0.05;
net.trainParam.goal = 1e-20;

2. 在训练神经网络时，你使用了一个错误的变量名：traiparam。正确的变量名是trainParam。所以请将traiparam修改为trainParam。

正确的代码应该是：

[net, tr] = train(net, P, T);

请修改以上问题，然后再次尝试运行你的代码。如果还有其他错误或问题，请提供更详细的错误信息，我将尽力帮助你解决。