请详细描述如何使用海鸥优化算法（SOA）对结合CNN-LSTM-Attention的风电功率预测模型进行参数优化，并提供相应的Matlab代码示例。

海鸥优化算法（SOA）是模仿海鸥群体行为的智能优化技术，已被应用于改善风电功率预测的精确度。结合CNN-LSTM-Attention机制的风电功率预测模型，利用CNN强大的特征提取能力，LSTM处理时间序列数据的优势，以及Attention机制对相关特征的聚焦能力，可以大幅提升预测性能。SOA在此模型中的应用主要是通过其全局搜索能力来优化CNN和LSTM的超参数，提高整体预测模型的准确性和鲁棒性。

参考资源链接：[海鸥优化算法结合CNN-LSTM-Attention提升风电功率预测精确度](https://wenku.csdn.net/doc/1t57jqsgin?spm=1055.2569.3001.10343)

具体实现步骤如下：
1. 初始化海鸥优化算法的参数，包括种群大小、迭代次数、海鸥群飞行行为参数等。
2. 设定CNN和LSTM网络的结构参数，如卷积核大小、层数、LSTM单元数等，以及Attention机制的参数设置。
3. 利用SOA进行优化搜索，迭代更新参数，直到满足停止条件（如达到预定的迭代次数或优化精度）。
4. 在每次迭代中，使用Matlab编写CNN和LSTM网络模型，并应用Attention机制，计算给定风电功率序列数据的预测误差。
5. 根据预测误差反馈，调整SOA中的海鸥位置信息，模拟海鸥群捕食行为进行全局和局部搜索，以寻找更优的参数组合。
6. 当模型参数优化完成后，使用优化后的参数重新训练网络，并在测试集上评估模型性能。

Matlab代码实现示例（简化版）：

% 初始化SOA参数
% 初始化CNN和LSTM网络结构参数
% 初始化Attention机制参数

% SOA优化循环
for iter = 1:num_iterations
    % 使用当前参数设置创建CNN-LSTM-Attention模型
    [model, prediction_error] = create_model_and_predict(cnn_params, lstm_params, attention_params);
    
    % 根据预测误差更新海鸥位置信息
    new_cnn_params, new_lstm_params, new_attention_params = update_params_with_SOA(current_params, prediction_error);
    
    % 如果新参数的预测误差更小，则更新当前参数
    if prediction_error < best_prediction_error
        best_cnn_params = new_cnn_params;
        best_lstm_params = new_lstm_params;
        best_attention_params = new_attention_params;
        best_prediction_error = prediction_error;
    end
end

% 使用最优参数训练最终模型
final_model = create_model_and_train(best_cnn_params, best_lstm_params, best_attention_params);

在上述代码框架中，`create_model_and_predict`、`update_params_with_SOA` 和 `create_model_and_train` 需要根据实际模型的复杂度和结构细节来实现。

若想进一步了解SOA优化CNN-LSTM-Attention网络的风电功率预测模型的细节，包括Matlab代码的详细实现，建议参考以下资料：《海鸥优化算法结合CNN-LSTM-Attention提升风电功率预测精确度》。这本资料不仅提供了完整的算法实现和Matlab代码，还包括了风电功率预测的相关背景知识，是学习和实践这一高级话题的理想选择。

参考资源链接：[海鸥优化算法结合CNN-LSTM-Attention提升风电功率预测精确度](https://wenku.csdn.net/doc/1t57jqsgin?spm=1055.2569.3001.10343)