如何利用海鸥优化算法（SOA）来优化卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM）结合注意力机制（Attention）的风电功率预测模型？请提供具体的Matlab代码实现步骤。

在风电功率预测领域，准确性的提升通常依赖于模型的优化。海鸥优化算法（SOA）作为一种智能优化方法，能有效地调整模型参数，特别是当它与深度学习模型结合时，可以极大地提升预测性能。具体到操作层面，你需要首先熟悉SOA的基本原理和风电功率预测的背景知识。在Matlab环境下，结合CNN、LSTM和Attention机制来实现风电功率预测，可以遵循以下步骤：

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)

1. 准备数据集：收集历史风电功率数据，并进行预处理，包括数据清洗、归一化等，以适应CNN输入层的数据格式需求。

2. 设计CNN结构：利用卷积层提取时序数据的特征，这些特征随后被传递到LSTM层中，用于捕捉时间序列的动态变化。

3. 应用Attention机制：通过Attention机制让模型在序列的不同部分分配不同的注意力权重，以进一步提升模型对关键信息的提取能力。

4. 集成SOA优化算法：将SOA算法应用于上述网络模型的参数优化中。SOA通过模仿海鸥的捕食行为，搜索全局最优解，提升模型性能。

5. 编写Matlab代码：根据《海鸥优化算法结合CNN-LSTM-Attention提升风电功率预测精确度》一文提供的代码，实现模型训练与优化。确保代码中的注释详尽，便于理解每个步骤的具体操作和算法细节。

6. 运行仿真：在Matlab中运行编写好的代码，观察模型的训练过程和预测结果，进行必要的调整和优化。

通过上述步骤，你将能够利用SOA优化的CNN-LSTM-Attention模型，提高风电功率预测的准确性。为了深入理解这些高级概念和技术细节，建议参考提供的辅助资料《海鸥优化算法结合CNN-LSTM-Attention提升风电功率预测精确度》，这不仅包含了Matlab代码示例，还详细讲解了相关算法的原理和实现方法。

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)