如何应用金枪鱼算法（TSO）优化Transformer-LSTM模型以提高负荷数据的预测准确性？请结合Matlab源码详细说明。

金枪鱼算法（TSO）优化Transformer-LSTM模型是电力负荷数据回归预测领域的一项创新技术。为了深入理解并实践该技术，可以参考《金枪鱼算法优化Transformer-LSTM负荷预测模型》资源，该资源包含了完整的Matlab源码，并提供了详细的操作步骤。

参考资源链接：[金枪鱼算法优化Transformer-LSTM负荷预测模型](https://wenku.csdn.net/doc/5fpf2hxtrf?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，金枪鱼算法（TSO）通过模拟金枪鱼群体的集体捕食行为来执行优化任务，其原理在于将个体的局部搜索和群体的全局搜索相结合，以高效地探索解空间。TSO特别适合处理多峰值、非线性和动态变化的优化问题。

接着，Transformer模型作为一个基于自注意力机制的深度学习模型，原本用于自然语言处理领域，但在时间序列数据的处理上也展现出了强大的能力。它能够处理长距离的依赖关系，这对于电力负荷数据的预测尤为重要。

LSTM网络是一种特殊的循环神经网络，它克服了传统RNN在学习长序列数据时的梯度消失问题。通过将LSTM与Transformer结合，模型能够更精准地捕捉时间序列中的长期依赖关系，这对于提高负荷预测的准确性至关重要。

在Matlab环境下，源码提供了数据预处理、模型构建、参数优化、模型训练和结果展示的完整流程。用户需要按照以下步骤操作：
1. 确保Matlab环境版本至少为2019b，以及所有必要的工具箱已经安装。
2. 将资源文件解压后，全部放置在Matlab的当前工作文件夹中。
3. 打开Matlab，并设置当前工作文件夹为源码所在的文件夹。
4. 按照资源中的运行说明，先双击打开除主函数Main.m的其他函数文件，然后运行Main.m。
5. 等待程序运行完成后，分析结果并进行必要的调整。

通过上述步骤，用户可以利用金枪鱼算法优化的Transformer-LSTM模型进行电力负荷数据的预测。此外，资源中还提到了其他智能优化算法，如遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）等，这些算法也适用于Transformer-LSTM模型的参数优化，以进一步提升预测性能。对于需要深入研究或定制特定需求的用户，资源中还提供了相关的咨询和科研合作服务。

在完成上述问题的学习后，如果对智能优化算法在Transformer-LSTM模型中的应用有更深入的兴趣，建议继续探索资源中的其他算法，并尝试复现相关期刊文章或参考文献中的仿真结果，以便在电力负荷预测领域取得更为创新的进展。

参考资源链接：[金枪鱼算法优化Transformer-LSTM负荷预测模型](https://wenku.csdn.net/doc/5fpf2hxtrf?spm=1055.2569.3001.10343)