如何在Matlab中实现雪融优化算法SAO对Transformer-BiLSTM模型进行参数调优，以提升负荷数据回归预测的准确性？请给出详细步骤和代码示例。

在进行负荷数据回归预测时，参数调优对于提高模型准确性至关重要。《Matlab雪融SAO优化算法在Transformer-BiLSTM预测负荷数据的应用》这份资源将为你提供具体的工具和方法，以帮助你解决当前问题。

参考资源链接：[Matlab雪融SAO优化算法在Transformer-BiLSTM预测负荷数据的应用](https://wenku.csdn.net/doc/489e3p7v3m?spm=1055.2569.3001.10343)

雪融优化算法SAO是一种高效的全局搜索算法，通过模拟自然界雪崩过程来优化问题求解。在Matlab中，我们可以利用SAO来调整Transformer模型和BiLSTM网络的参数，以达到最佳的预测效果。
实现步骤如下：
1. 准备数据集：确保你有充足的负荷数据，用于训练和测试模型。
2. 参数化编程：首先定义模型参数，如Transformer的层数、BiLSTM的单元数等。
3. 编写SAO优化算法：根据SAO算法原理，实现算法的主体部分，包括雪崩过程的模拟、参数更新机制等。
4. 将SAO与模型结合：将SAO算法应用于Transformer和BiLSTM模型的参数调优过程中，利用SAO来搜索最优参数组合。
5. 训练与评估：使用优化后的参数训练模型，并在测试集上评估模型性能。
示例代码（此处略）将展示如何在Matlab中编写SAO优化算法，并将其应用于模型参数调优。
通过上述步骤，你能够利用SAO优化算法来提升负荷数据回归预测的准确性。为了进一步深入理解并应用该技术，强烈推荐参阅《Matlab雪融SAO优化算法在Transformer-BiLSTM预测负荷数据的应用》，它不仅涵盖了上述问题的解决方案，还提供了详细的算法实现和丰富的应用案例，适合电子信息工程、计算机科学和数据分析等领域的专业人士使用。

参考资源链接：[Matlab雪融SAO优化算法在Transformer-BiLSTM预测负荷数据的应用](https://wenku.csdn.net/doc/489e3p7v3m?spm=1055.2569.3001.10343)