请详述如何在Matlab环境下，应用白鲸优化算法（BWO）来优化Transformer-LSTM模型的参数，并以此提高负荷数据回归预测的准确度？

在Matlab环境中，为了提升负荷数据回归预测的准确度，可以通过白鲸优化算法（BWO）来调整Transformer-LSTM模型的参数。首先，需要理解白鲸优化算法是一种模拟白鲸捕食行为的群体智能优化算法，它在多参数优化问题中具有良好的性能，特别适合于连续空间的优化。

参考资源链接：[白鲸优化算法在Matlab中优化Transformer-LSTM负荷预测](https://wenku.csdn.net/doc/1psppb7ies?spm=1055.2569.3001.10343)

使用Matlab实现时，首先需要定义Transformer-LSTM模型的结构。Transformer模型利用自注意力机制对序列数据进行处理，而LSTM则负责长序列数据中的时间依赖学习。接着，你需要搭建一个白鲸优化算法模型，其中每个白鲸代表一个解决方案，即一组模型参数。

在算法中，每个白鲸会根据自身的经验（即参数的效果）以及群体中其他成员的经验来更新自己的位置（即参数的调整）。这个过程需要设计一个适应度函数，该函数能够评估参数组合对负荷数据回归预测准确度的影响。通常，这个函数会基于模型预测的结果与实际负荷数据之间的误差来计算。

在Matlab中，你可以利用其强大的数值计算和矩阵操作能力，实现BWO算法的搜索过程。这涉及到编写算法的主体部分，包括初始化白鲸群体、定义搜索策略、设置迭代次数以及评估和更新适应度等。由于BWO算法是基于群体的，因此在每次迭代中都需要评估整个白鲸群体的适应度，并相应地更新参数。

最终，选择适应度最高的白鲸所对应的参数作为最优参数设置。这些参数将用于调整Transformer-LSTM模型，以期获得最佳的负荷预测性能。此外，资源中提供了可以直接运行的案例数据，这对于验证模型性能和进行仿真实验具有重要意义。

为了深入理解这一过程，建议参阅《白鲸优化算法在Matlab中优化Transformer-LSTM负荷预测》。这本书提供了详细的实现步骤和案例分析，涵盖了从模型构建到参数优化的全过程，是本领域内不可多得的学习资料。

参考资源链接：[白鲸优化算法在Matlab中优化Transformer-LSTM负荷预测](https://wenku.csdn.net/doc/1psppb7ies?spm=1055.2569.3001.10343)