如何在MATLAB中结合贝叶斯网络和BO-Transformer-LSTM模型进行负荷数据预测？请提供一个代码实现的概述。

为了在MATLAB中结合贝叶斯网络和BO-Transformer-LSTM模型进行负荷数据预测，你可以参考《贝叶斯网络结合BO-Transformer-LSTM的负荷预测》这份资料。这份资源包含详细的MATLAB代码，以及对模型参数化编程和案例数据分析的深入解释，能为你提供从理论到实践的全面支持。

参考资源链接：[贝叶斯网络结合BO-Transformer-LSTM的负荷预测](https://wenku.csdn.net/doc/2g56mx8bxf?spm=1055.2569.3001.10343)

实现这一过程的基本步骤包括：首先，建立贝叶斯网络以描述电力负荷数据中各种变量的相互关系和概率依赖性。然后，利用BO-Transformer-LSTM模型，其中Transformer和LSTM分别处理负荷数据的序列特征和长短期依赖关系，贝叶斯优化则用来调整模型的超参数。
在MATLAB中，你将使用内置的统计和机器学习工具箱来构建贝叶斯网络，利用深度学习工具箱实现Transformer和LSTM的网络结构，并编写相应的代码来整合这些组件。代码实现时，将参数化编程应用于模型结构和超参数的定义，使得模型易于调整和测试。
代码注释是理解每个部分如何协同工作的重要部分，它们将帮助你理解如何加载和处理数据集、训练模型、以及如何解释预测结果。案例数据分析部分将指导你如何利用真实世界的负荷数据，评估模型的性能。
完成模型训练和评估后，你可以利用模型进行负荷预测，为电网规划和电力需求分析提供科学依据。通过学习这份资料，你不仅能够掌握如何在MATLAB中实现贝叶斯网络和BO-Transformer-LSTM模型，还能够深入理解负荷预测的实际应用，为你的电子信息工程或数学专业背景提供实践案例。

参考资源链接：[贝叶斯网络结合BO-Transformer-LSTM的负荷预测](https://wenku.csdn.net/doc/2g56mx8bxf?spm=1055.2569.3001.10343)