如何结合EVO算法、Transformer和BiLSTM模型在Matlab中实现负荷数据的回归预测？请提供详细的参数化编程方法。

要实现EVO算法、Transformer和BiLSTM模型结合在Matlab中的负荷数据回归预测，首先需要对这三个组件的工作原理有所了解。EVO算法是一种智能优化算法，用于优化问题的解；Transformer模型擅长处理序列数据，而BiLSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。结合这三种技术，可以构建一个高效的预测模型。在Matlab中实现这一过程，可以遵循以下步骤：

参考资源链接：[Matlab案例：能量谷优化算法EVO与Transformer-BiLSTM融合实现负荷数据预测](https://wenku.csdn.net/doc/27s9gd3cso?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据准备：首先需要准备足够的负荷数据，并将其划分为训练集和测试集。数据应包含历史负荷值以及可能影响负荷的各种因素，如日期、温度、湿度等。

2. 参数化编程：在Matlab中，参数化编程允许开发者通过参数传递来控制程序的行为，便于复用和修改程序逻辑。对于本项目，你需要为EVO算法、Transformer和BiLSTM模型设定各自的参数，并提供一个接口来方便地调整这些参数。

3. EVO算法优化：编写EVO算法代码，并在Matlab中实现。你需要定义目标函数，通常是误差最小化函数，并设置算法参数，如种群大小、迭代次数等。

4. Transformer模型构建：使用Matlab的深度学习工具箱来构建Transformer模型。定义模型结构，如编码器层、解码器层、自注意力机制等，并对模型进行训练。

5. BiLSTM网络设计：设计BiLSTM网络，确定层数和神经元数量，并将其与Transformer模型相结合。BiLSTM将处理由Transformer提取的特征，并进行时间序列的预测。

6. 模型融合：将EVO优化的参数输入到Transformer-BiLSTM模型中，进行模型训练和预测。确保在训练过程中采用交叉验证等方法，优化模型性能。

7. 性能评估：使用测试集对模型进行评估，计算预测结果的误差指标，如均方误差(MSE)、决定系数(R²)等，以此来判断模型的准确度。

通过以上步骤，你可以在Matlab中利用EVO算法、Transformer和BiLSTM模型完成负荷数据的回归预测任务。对于参数化编程的具体实现，建议参考《Matlab案例：能量谷优化算法EVO与Transformer-BiLSTM融合实现负荷数据预测》这份资源。该资源不仅提供了一个完整的案例实现，还详细解释了参数化编程方法，便于你快速理解和应用这一技术。

参考资源链接：[Matlab案例：能量谷优化算法EVO与Transformer-BiLSTM融合实现负荷数据预测](https://wenku.csdn.net/doc/27s9gd3cso?spm=1055.2569.3001.10343)