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）是近年来提出的一种智能优化算法，它的灵感来源于金枪鱼群体的觅食行为，具有高效搜索解空间的能力。结合深度学习模型Transformer-LSTM进行负荷数据的回归预测，能够有效提升预测的准确性，尤其适用于电力负荷数据预测场景。现在，让我们来看看如何通过Matlab源码应用TSO优化Transformer-LSTM模型：

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，需要明确Transformer-LSTM模型的结构，它结合了Transformer的自注意力机制和LSTM在处理时间序列数据上的优势。金枪鱼算法在这里主要用于模型参数的优化，以便捕捉数据中的长期依赖关系，提高模型的预测性能。

具体操作步骤如下：
1. 数据准备：确保输入数据是经过预处理的电力负荷时间序列数据，这包括数据的归一化、去噪、异常值处理等。
2. 模型构建：在Matlab中加载Transformer-LSTM模型的结构，设置好输入层、自注意力机制层、LSTM层和输出层等。
3. 金枪鱼算法初始化：设置金枪鱼算法的参数，包括种群大小、搜索空间、迭代次数等。
4. 参数优化：利用TSO对Transformer-LSTM模型的权重和偏置进行优化。金枪鱼算法在迭代过程中通过模拟金枪鱼的群体行为，不断更新个体位置，即模型的参数，以寻找最优解。
5. 模型训练：使用优化后的参数对Transformer-LSTM模型进行训练，利用训练数据集反复迭代，通过反向传播算法调整模型参数，直至达到预定的损失函数值或迭代次数。
6. 预测与评估：使用测试数据集对训练好的模型进行预测，并评估其准确性。常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）等。
7. 结果展示：将预测结果与实际负荷数据进行对比，使用Matlab进行可视化展示。

通过以上步骤，我们可以利用TSO优化Transformer-LSTM模型的参数，从而提高电力负荷数据的预测准确性。Matlab源码中包含了数据预处理、模型构建、参数优化、模型训练和结果展示的完整流程，可以为研究人员提供直接的运行和操作指导。

如果你希望进一步深入学习并应用金枪鱼算法以及Transformer-LSTM模型，建议查看资源《金枪鱼算法优化Transformer-LSTM负荷预测模型》。这份资源提供了详细的理论基础和实用的Matlab源码，能够帮助你快速掌握并实现先进的负荷预测技术。

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)