如何利用Matlab实现淘金优化算法（GRO）与Transformer结合BiLSTM模型进行负荷数据回归预测？请提供详细步骤和代码示例。

为了深入理解淘金优化算法（GRO）与Transformer结合BiLSTM模型在负荷数据回归预测中的应用，建议参考以下资源：《Matlab淘金优化算法GRO及Transformer-BiLSTM负荷预测实现》。这本书详细介绍了如何在Matlab环境下实现这种高级预测模型。

参考资源链接：[Matlab淘金优化算法GRO及Transformer-BiLSTM负荷预测实现](https://wenku.csdn.net/doc/1nn634htkj?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要安装并熟悉Matlab的编程环境。对于Matlab版本的选择，可以根据《Matlab淘金优化算法GRO及Transformer-BiLSTM负荷预测实现》资源中提供的不同版本（2014、2019a、2021a）来设置你的工作环境。

接下来，是了解淘金优化算法（GRO）的基本原理和步骤，GRO是一种启发式搜索算法，通过模拟淘金过程中的金粒沉积，来迭代寻找问题的最优解。然后，要掌握Transformer模型的核心——自注意力机制，这是处理序列数据的关键。最后，学习BiLSTM网络如何捕捉时间序列数据的前后依赖关系。

在Matlab中，你可以使用参数化编程技术来构建模型。这意味着你可以轻松地通过修改代码中的参数来调整模型。为了使用户能够快速上手，资源中附带的案例数据和详细注释的代码将有助于理解整个预测流程。

具体到代码实现，你需要定义数据预处理流程，设计GRO算法的迭代过程，设置Transformer模型的参数以及配置BiLSTM网络结构。在代码中，你可以创建一个函数或脚本来整合这些模块，并通过多次实验来调整参数以优化预测结果。

通过上述步骤，你将能够使用Matlab实现淘金优化算法（GRO）与Transformer结合BiLSTM模型的负荷数据回归预测。如果想要更深入地了解和掌握这些技术，建议深入阅读《Matlab淘金优化算法GRO及Transformer-BiLSTM负荷预测实现》资源，它不仅提供了理论知识，还包括了可操作的示例和详细案例分析，是学习和研究相关领域的宝贵资料。

参考资源链接：[Matlab淘金优化算法GRO及Transformer-BiLSTM负荷预测实现](https://wenku.csdn.net/doc/1nn634htkj?spm=1055.2569.3001.10343)