请详细说明牛顿拉夫逊优化算法在用电需求预测中是如何工作的，并提供Matlab实现的关键步骤。

牛顿拉夫逊优化算法（NRBO）在用电需求预测中的核心作用是通过迭代计算求得最优模型参数，以提高预测精度。在Matlab中实现NRBO涉及到定义目标函数和计算目标函数的导数。目标函数通常是预测误差的度量，比如均方误差。算法的每一步需要计算目标函数在当前参数估计处的导数，并通过牛顿迭代公式更新参数估计值。

参考资源链接：[牛顿拉夫逊优化算法在用电需求预测中的Matlab实现](https://wenku.csdn.net/doc/7dnb6ta6m3?spm=1055.2569.3001.10343)

具体步骤如下：
1. 定义目标函数：这个函数计算了模型预测值与实际用电需求之间的误差。
2. 计算目标函数的一阶导数（梯度）和二阶导数（Hessian矩阵），这有助于确定误差函数的最小值方向和幅度。
3. 初始化参数估计值：这些参数通常是对历史用电数据的初步分析结果或基于某种启发式方法得到的。
4. 进行迭代计算：在每一步迭代中，使用牛顿迭代公式根据当前梯度和Hessian矩阵更新参数估计值。
5. 检查收敛条件：如果参数更新的幅度小于预设的阈值或者达到了最大迭代次数，则停止迭代。

在Matlab中，可以使用内置函数或者自定义代码来实现上述步骤。例如，使用`fminunc`函数可以方便地找到函数的局部最小值点。该函数在优化过程中会自动计算梯度和Hessian矩阵，并使用牛顿或拟牛顿方法更新参数。

为了进一步提升预测准确度，可以将NRBO与其他深度学习模型如CNN和GRU结合起来使用，以及应用注意力机制来突出关键的时间序列数据。例如，可以构建一个由CNN提取特征，GRU处理序列依赖，NRBO优化整体模型参数，最后通过注意力机制进行加权预测的综合预测模型。

由于本问题的复杂性，为了更好地掌握NRBO在用电需求预测中的应用，建议参阅《牛顿拉夫逊优化算法在用电需求预测中的Matlab实现》这份资源。该资源详细介绍了如何将NRBO应用于用电需求预测，并提供了Matlab代码实现，对于理解算法细节和实际操作非常有帮助。此外，资源中还包含了大量的理论知识和实验案例，能够帮助用户深入理解NRBO的原理和实践应用。

参考资源链接：[牛顿拉夫逊优化算法在用电需求预测中的Matlab实现](https://wenku.csdn.net/doc/7dnb6ta6m3?spm=1055.2569.3001.10343)