plot 运行出错。

x=[158.86

159.52

161.04

162.38

164.08

165.32

166.79

168.36

169.97

172.17

174.49

176.59

179.63

181.52

183.79

185.61

187.67

189.38

190.53

191.77

192.67

193.14

193.90

193.74

194.38

194.88

195.52

195.83

196.16

196.53

197.68

197.98

197.98

198.61

197.42

198.06]';

% 该脚本用来做NAR神经网络预测

% 作者：

lag=3; % 自回归阶数

iinput=x; % x为原始序列（行向量）

n=length(iinput);

%准备输入和输出数据

inputs=zeros(lag,n-lag);

for i=1:n-lag

inputs(:,i)=iinput(i:i+lag-1)';

end

targets=x(lag+1:end);

%创建网络

hiddenLayerSize = 10; %隐藏层神经元个数

net = fitnet(hiddenLayerSize);

% 避免过拟合，划分训练，测试和验证数据的比例

net.divideParam.trainRatio = 70/100;

net.divideParam.valRatio = 15/100;

net.divideParam.testRatio = 15/100;

%训练网络

[net,tr] = train(net,inputs,targets);

%% 根据图表判断拟合好坏

yn=net(inputs);

errors=targets-yn;

figure, ploterrcorr(errors) %绘制误差的自相关情况（20lags）

figure, parcorr(errors) %绘制偏相关情况

%[h,pValue,stat,cValue]=lbqtest(errors) %Ljung－Box Q检验（20lags）

figure,plotresponse(con2seq(targets),con2seq(yn))%看预测的趋势与原趋势

%figure, ploterrhist(errors) %误差直方图

%figure, plotperform(tr) %误差下降线

%% 下面预测往后预测几个时间段

fn=7; %预测步数为fn。

f_in=iinput(n-lag+1:end)';

f_out=zeros(1,fn); %预测输出

% 多步预测时，用下面的循环将网络输出重新输入

for i=1:fn

f_out(i)=net(f_in);

f_in=[f_in(2:end);f_out(i)];

end

% 画出预测图

figure,plot(1978:2013,iinput,'b',2013:2055,[iinput(end),f_out],'r')

title('人口数量统计与预测 ') %添加图像标题

xlabel('年份')

ylabel('人口数量（万人）')

最后运行的时候出现==》Error using plot

Vectors must be the same lengths.

大神帮我解答一下