如何利用Matlab实现CPO优化算法，结合TCN-BiGRU-Attention模型对光伏数据进行回归预测？请提供具体的参数设置和代码示例。

根据您的需求，为了有效地利用Matlab实现CPO优化算法，并结合TCN-BiGRU-Attention模型对光伏数据进行回归预测，您需要关注几个关键步骤。首先，理解CPO优化算法的原理和流程是至关重要的，因为这将指导您如何设计和调整算法以适应具体的光伏数据。其次，您需要熟悉TCN-BiGRU-Attention模型的结构和工作方式，特别是在处理时间序列数据和捕捉长期依赖关系时的性能。注意力机制的引入将进一步帮助模型识别数据中的关键特征，提高预测准确性。以下是一个简化的步骤和代码示例，帮助您入门：

参考资源链接：[Matlab实现豪猪优化算法CPO优化光伏数据回归预测](https://wenku.csdn.net/doc/6auozw6jr5?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤1: 准备光伏数据集，并进行预处理，包括归一化和数据划分等。

步骤2: 设定CPO优化算法的参数，包括种群大小、迭代次数、搜索范围等，并初始化种群。

步骤3: 实现TCN-BiGRU-Attention模型结构，在Matlab中可以使用深度学习工具箱，或者调用已有的网络结构。

步骤4: 将CPO算法与TCN-BiGRU-Attention模型结合，通过优化算法调整模型参数，使用光伏数据进行训练和验证。

示例代码：

% 假设dataSet是已经预处理好的光伏数据集
% [inputData, targetData] = prepareData(dataSet);

% 初始化CPO算法参数
populationSize = 50;
maxIterations = 100;
searchRange = [-10, 10]; % 假设参数搜索范围

% 初始化种群
population = rand(populationSize, 1) * (searchRange(2) - searchRange(1)) + searchRange(1);

% 主优化循环
for iter = 1:maxIterations
    % 对种群中的每个个体进行评估
    fitness = arrayfun(@(index) evaluateIndividual(population(index)), 1:populationSize);
    
    % 选择、交叉、变异等操作
    [population, bestSolution] = evolvePopulation(population, fitness, iter);
    
    % 使用TCN-BiGRU-Attention模型评估当前最优解的性能
    bestPerformance = testModelOnData(inputData, targetData, bestSolution);
end

% 根据模型性能输出最佳参数和预测结果
disp(['最佳参数: ', num2str(bestSolution)]);
disp(['最佳预测结果: ', num2str(bestPerformance)]);

function performance = evaluateIndividual(individual)
    % 将个体参数应用到TCN-BiGRU-Attention模型
    % 计算个体对应的模型性能
    % 这里需要编写具体代码实现个体到模型性能的映射
end

function [newPopulation, bestIndividual] = evolvePopulation(population, fitness, iter)
    % 实现CPO算法的进化操作
    % 包括选择、交叉、变异等步骤
    % 返回进化后的新种群和当前最佳个体
end

function testPerformance = testModelOnData(inputData, targetData, solution)
    % 使用给定参数训练TCN-BiGRU-Attention模型，并测试其在数据集上的性能
    % 这里需要编写具体代码实现模型训练和测试
end

请注意，以上代码是一个非常简化的示例，实际应用中需要根据具体数据和问题进行详细的设计和调整。建议详细阅读资源《Matlab实现豪猪优化算法CPO优化光伏数据回归预测》中的案例数据和程序，这将为您的项目提供更为全面的指导。

参考资源链接：[Matlab实现豪猪优化算法CPO优化光伏数据回归预测](https://wenku.csdn.net/doc/6auozw6jr5?spm=1055.2569.3001.10343)