如何在Matlab中实现鹈鹕优化算法POA优化Transformer-LSTM模型进行负荷数据回归预测？请提供详细步骤和代码示例。

在进行电力负荷数据预测时，将鹈鹕优化算法（POA）应用于优化Transformer-LSTM模型是一个创新的方法，它能够提高预测的准确性。为了帮助你理解和实践这一过程，推荐深入阅读《Matlab鹈鹕优化算法POA与Transformer-LSTM融合负荷数据预测》。这本书提供了一个系统的案例，介绍了如何利用Matlab进行智能优化和预测。

参考资源链接：[Matlab鹈鹕优化算法POA与Transformer-LSTM融合负荷数据预测](https://wenku.csdn.net/doc/5okddo1dec?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备Matlab开发环境，并确保安装了支持的Matlab版本。然后，你可以通过提供的案例数据来运行和分析程序。代码的参数化设计使得你可以轻松调整参数以适应不同的数据集和预测需求。

在代码编写过程中，关键步骤包括：
1. 导入并预处理电力负荷数据集，包括清洗数据和进行特征工程。
2. 设计POA算法，模拟鹈鹕捕食行为进行全局搜索，以找到最佳的参数组合。
3. 构建Transformer-LSTM模型架构，利用POA优化得到的参数进行初始化。
4. 使用优化后的Transformer-LSTM模型进行负荷数据回归预测。
5. 评估模型的预测性能，并进行必要的调优。

代码中应包含丰富的注释，帮助用户理解每个部分的功能和算法的细节。通过运行这些代码并观察结果，你将能够掌握如何将POA与Transformer-LSTM结合使用，以及如何在Matlab中进行智能优化和时间序列预测。

在掌握了基本的实现方法后，你可以进一步探讨POA算法和Transformer-LSTM模型的理论基础，以及如何将它们应用到更加复杂的场景中。此外，对于需要深入定制化解决方案的用户，作者还提供了数据集定制和仿真源码的服务，以满足不同用户的需求。

为了进一步学习和深入理解智能算法在电力系统中的应用，推荐继续研究相关的高级主题，如元胞自动机、信号处理以及更复杂的深度学习架构。这些知识不仅能够帮助你解决电力负荷预测的问题，还能提升你在数据科学和人工智能领域的专业技能。

参考资源链接：[Matlab鹈鹕优化算法POA与Transformer-LSTM融合负荷数据预测](https://wenku.csdn.net/doc/5okddo1dec?spm=1055.2569.3001.10343)