在进行电力负荷预测时，如何使用Mealpy库来优化CNN-BiLSTM-Attention模型的超参数？请提供具体的步骤和代码示例。

电力负荷预测作为电力系统管理的核心问题之一，其准确性的提升对于电网运行和规划至关重要。CNN-BiLSTM-Attention模型结合了深度学习模型的强大特征提取能力和注意力机制的高效信息聚焦功能，但如何有效调整其超参数以达到最佳性能，是提升预测准确率的关键。Mealpy库提供了一系列的元启发式算法，如粒子群优化（PSO）、灰狼优化（GWO）和蝙蝠算法（BA），这些算法通过模拟自然界的进化过程，帮助我们找到全局最优或近似最优解。

参考资源链接：[利用Mealpy库和CNN-BiLSTM-Attention模型进行电力负荷预测](https://wenku.csdn.net/doc/2c7yvtfpsc?spm=1055.2569.3001.10343)

在优化CNN-BiLSTM-Attention模型的超参数时，我们首先需要定义目标函数，通常这个函数是模型的验证集上的损失函数或误差指标。然后，我们选择合适的元启发式算法，并在该算法框架内对超参数进行编码，形成搜索空间。例如，可以将CNN的卷积核数量、BiLSTM的隐藏层单元数以及Attention机制中的权重参数等作为优化对象。优化算法将会迭代地探索这些参数组合，并通过目标函数反馈来引导搜索过程，以期找到最优的参数配置。

具体实现时，可以使用Python编程语言，并结合Mealpy库中的相应算法。以下是一个简化的代码示例，展示了如何利用Mealpy库中的粒子群优化（PSO）算法来优化一个简单的模型参数：

import mealpy
from mealpy.math import PSO
from your_model import CNNBiLSTMAttention

def objective_function(params):
    # 这里定义了目标函数，即验证集上的损失函数
    # 在这里需要调用CNN-BiLSTM-Attention模型，并传入params参数
    # 返回值为模型在验证集上的损失值
    pass

# 设置优化算法的参数
problem_dict = {
    

参考资源链接：[利用Mealpy库和CNN-BiLSTM-Attention模型进行电力负荷预测](https://wenku.csdn.net/doc/2c7yvtfpsc?spm=1055.2569.3001.10343)