在Matlab环境下，如何综合运用龙格库塔优化算法和Transformer-BiLSTM模型进行负荷数据回归预测？请提供详细的参数配置和模型调优步骤。

在探索如何在Matlab中实现基于龙格库塔优化和Transformer-BiLSTM的负荷预测模型时，本资源《Matlab代码：龙格库塔优化与Transformer-BiLSTM预测模型》能够为你提供详尽的指导。首先，你需要确保你的Matlab版本至少是2014版或以上，以兼容所提供的代码。

参考资源链接：[Matlab代码：龙格库塔优化与Transformer-BiLSTM预测模型](https://wenku.csdn.net/doc/16vio6k3pp?spm=1055.2569.3001.10343)

参数配置是实现该模型的关键。在初始化时，你需要根据数据集的特性设置Transformer模型的层数、头数、维度以及BiLSTM的隐藏层大小等超参数。此外，龙格库塔优化算法的配置也需要精心调整，包括步长选择和误差容忍度等，以确保算法的收敛性和预测精度。

模型调优过程则需要通过交叉验证、网格搜索等方法来完成。你可以通过实验不同的参数组合，观察模型在验证集上的表现，进而选择最佳的参数配置。利用Matlab强大的数值计算能力，可以快速进行这些调整和测试。

在整个过程中，本资源提供的案例数据和详细的代码注释将是你宝贵的参考。案例数据可以帮助你理解如何将算法应用于真实世界的问题，而代码注释则让你更好地理解每个参数和步骤的作用。除此之外，资源的作者还承诺为需要进一步帮助的用户提供私信联系服务，你可以通过这一渠道获得更多专业指导。

完成模型的初步搭建和调试后，通过不断的迭代和优化，你将能够开发出适用于复杂负荷预测任务的高性能模型。为了深入学习更多关于这些技术的细节和应用，建议反复研究这份资源，并尝试将所学应用于更多实际问题中。

参考资源链接：[Matlab代码：龙格库塔优化与Transformer-BiLSTM预测模型](https://wenku.csdn.net/doc/16vio6k3pp?spm=1055.2569.3001.10343)