如何结合引力搜索算法和K-means聚类算法，在Matlab环境下实现电力负荷预测？请提供详细的实现步骤和关键代码。

在电力负荷预测领域，引力搜索算法（GSA）和K-means聚类算法的结合能够提升预测模型的性能。为了帮助你更深入地理解和实施这一过程，建议参阅《基于引力搜索算法的GSA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测模型【Matlab源码】》。这份资源将为你的研究提供直接的代码支持和参考。

参考资源链接：[基于引力搜索算法的GSA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测模型【Matlab源码】](https://wenku.csdn.net/doc/5c255zko1h?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要理解引力搜索算法（GSA）的基本原理。GSA通过模拟天体间引力相互作用来优化问题的解，它通常用于解决连续变量的优化问题。在负荷预测的背景下，GSA可以用来优化模型的超参数，比如K-means的簇数目和LSTM网络的结构参数。

接下来，K-means算法可以用来对历史负荷数据进行聚类分析，确定数据中的自然分区，从而为LSTM模型提供更加结构化的输入。K-means算法的核心在于迭代地更新簇中心，并重新分配数据点到最近的簇中心，以最小化簇内距离。

然后，结合Transformer模型和LSTM网络，可以构建一个能够捕捉负荷时间序列数据中长期依赖特性的深度学习预测模型。Transformer模型的自注意力机制能够有效捕获数据序列中的长距离关系，而LSTM则擅长于处理时间序列的动态变化。

在Matlab中实现这一过程的步骤可以概括为：
1. 准备数据：收集并预处理负荷历史数据，使其适合后续的建模和分析。
2. K-means聚类：使用Matlab内置的kmeans函数对负荷数据进行聚类分析。
3. GSA优化：编写GSA算法来优化K-means和LSTM的参数设置。
4. 构建模型：结合Transformer模型和LSTM网络，构建复合神经网络模型。
5. 训练与验证：使用Matlab中的神经网络工具箱对模型进行训练和验证。
6. 预测与评估：使用训练好的模型进行负荷预测，并通过比较实际负荷与预测值来评估模型性能。

在这一过程中，你可以利用提供的Matlab源码作为起点，参考和修改代码以满足自己的具体需求。此外，资源中还包含仿真咨询和科研合作的内容，如果你在实施过程中遇到任何问题，可以联系资源提供者获取更深入的技术支持和合作机会。

参考资源链接：[基于引力搜索算法的GSA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测模型【Matlab源码】](https://wenku.csdn.net/doc/5c255zko1h?spm=1055.2569.3001.10343)