如何使用Matlab实现NGO优化算法与Transformer和GRU网络结合进行负荷预测？

为了解决负荷预测问题，我们推荐您参考《Matlab实现NGO-Transformer-GRU负荷预测算法研究》这份资料。该资料详细介绍了如何利用Matlab平台，将北方苍鹰优化算法(NGO)与Transformer模型和GRU网络结合起来，进行高效的时间序列负荷数据回归预测。

参考资源链接：[Matlab实现NGO-Transformer-GRU负荷预测算法研究](https://wenku.csdn.net/doc/4rspx1vb3v?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，NGO算法通过模拟北方苍鹰的捕食行为来进行全局搜索，以优化参数选择；Transformer模型则利用自注意力机制捕捉序列数据中的长距离依赖关系；GRU网络则改善了传统RNN在长序列数据处理上的梯度消失问题，提高了时间序列分析的准确性。
在Matlab中，您可以通过参数化编程的方式，根据自己的实验需求调整算法参数。例如，您可以设置NGO算法的参数，如种群大小、迭代次数等，以及神经网络的层数、隐藏单元数量等。代码中会提供详细的注释和文档说明，帮助您理解和实现整个预测流程。
另外，附带的数据集可以让您直接进行算法测试，无需从头开始准备数据。这大大减少了准备工作的复杂性，并且使得实验结果可以快速复现和验证。
总之，通过这份资料的学习，您将能够掌握一种结合了智能优化算法和深度学习的高级负荷预测技术，它不仅能够提高预测精度，还能够帮助您理解背后的算法原理和实现细节。

参考资源链接：[Matlab实现NGO-Transformer-GRU负荷预测算法研究](https://wenku.csdn.net/doc/4rspx1vb3v?spm=1055.2569.3001.10343)