在Matlab中应用白鲸优化算法（BWO）对Transformer-LSTM模型进行参数优化，并提高负荷数据回归预测的准确度，具体应如何操作？

为了有效地使用白鲸优化算法（BWO）在Matlab中优化Transformer-LSTM模型参数，提高负荷数据回归预测的准确度，可以遵循以下步骤和方法：

参考资源链接：[白鲸优化算法在Matlab中优化Transformer-LSTM负荷预测](https://wenku.csdn.net/doc/1psppb7ies?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **问题定义**：首先，需要明确定义优化问题。在本场景中，优化目标是降低模型预测误差，通常以均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）作为评价指标。

2. **模型构建**：构建Transformer-LSTM混合模型。Transformer负责捕捉长期依赖关系，而LSTM则处理时间序列数据的序列依赖性。

3. **参数初始化**：初始化模型参数，包括Transformer的自注意力机制参数、LSTM的权重和偏置、以及其他可能的超参数。

4. **白鲸优化算法原理**：了解BWO算法原理，它模拟白鲸捕食行为来优化搜索过程。在Matlab中实现算法需要定义搜索策略、包围策略和潜水策略。

5. **编码与解码过程**：将Transformer-LSTM模型的参数编码成BWO算法可以处理的形式。同样地，需要一个解码过程将BWO算法产生的优化参数转换回模型参数。

6. **适应度函数**：定义适应度函数来评价每个参数组合的性能。这通常与模型预测的误差直接相关。

7. **优化过程**：利用BWO算法进行参数搜索。算法将迭代地探索参数空间，通过模拟白鲸的群体行为来寻找最佳参数组合。

8. **Matlab实现**：在Matlab中编码上述步骤。利用Matlab的并行计算工具箱可能有助于加速优化过程，尤其是当处理大规模数据时。

9. **结果分析与验证**：在优化完成后，使用独立的验证数据集评估模型性能。比较优化前后的预测准确度，确定优化效果。

通过上述步骤，可以在Matlab中应用BWO算法优化Transformer-LSTM模型参数，从而提高负荷数据回归预测的准确度。需要注意的是，由于本问题的复杂性和多样性，建议深入阅读《白鲸优化算法在Matlab中优化Transformer-LSTM负荷预测》来获得更详细的理论和实操指导，从而更好地掌握该技术并解决实际问题。

参考资源链接：[白鲸优化算法在Matlab中优化Transformer-LSTM负荷预测](https://wenku.csdn.net/doc/1psppb7ies?spm=1055.2569.3001.10343)