如何在Matlab中综合使用引力搜索算法、K-means聚类算法和Transformer-LSTM模型进行电力负荷预测？请结合提供的Matlab源码进行详细说明。

为了实现电力负荷预测，我们可以综合运用引力搜索算法（GSA）、K-means聚类算法以及结合Transformer和LSTM的混合深度学习模型。在Matlab环境下，这一过程可以分为以下几个步骤：

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)

1. 数据预处理：在开始预测之前，需要对历史负荷数据进行归一化处理，以消除不同量纲带来的影响，并划分训练集和测试集。

2. K-means聚类：使用K-means算法将历史负荷数据划分为K个聚类。每个聚类内的数据点具有较高的相似性，这有助于后续模型捕捉到负荷数据的内在模式。

3. Transformer模型预处理：将聚类后的数据输入到Transformer模型中。Transformer通过自注意力机制能够处理序列数据中的长距离依赖关系，从而提取特征。

4. LSTM网络构建：将Transformer提取的特征作为LSTM网络的输入，构建深度学习模型。LSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，适合处理电力负荷这种具有时间连续性的数据。

5. 引力搜索算法优化：利用GSA对模型参数进行优化。GSA通过模拟天体物理学中的万有引力定律，搜索最优的K-means聚类参数和神经网络权重。

6. 模型训练与测试：使用训练集数据训练上述模型，并在测试集上验证模型的预测性能。通过比较不同模型的预测结果，选择最佳的模型配置。

在实现上述步骤时，我们可以参考《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。该资源中包含的Matlab源码将为我们提供一个具体实现的框架和示例，我们可以在此基础上进行修改和扩展以适应自己的需求。

例如，我们可以使用GSA算法的Matlab实现来优化K-means聚类的中心点和LSTM网络的权重参数。下面是一个简化的代码片段，展示如何在Matlab中初始化这些算法的关键参数：

% 初始化引力搜索算法参数
numObjects = 20; % 物体数量，即粒子群规模
dim = 2; % 搜索空间的维度，例如聚类中心的维度
G = 1; % 重力常数
G0 = 100; % 初始重力常数
alpha = 20; % 控制重力递减速度的参数
max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 初始化K-means算法参数
K = 3; % 聚类数量
maxIterKmeans = 100; % K-means算法最大迭代次数

% 初始化Transformer和LSTM模型参数
... % 根据模型复杂度设置参数

% 以下为算法实现的主循环，包括GSA优化、K-means聚类和Transformer-LSTM模型训练等
for iter = 1:max_iter
    % 更新GSA中的物体位置（即参数）
    ...
    % 使用更新后的参数进行K-means聚类
    ...
    % 使用K-means聚类后的数据训练Transformer-LSTM模型
    ...
end

% 使用测试集评估模型性能
% ...

注意，上述代码仅为示意，并非完整实现。实际应用时需要根据具体问题调整算法参数，并结合提供的Matlab源码进行调试和完善。在掌握如何使用GSA优化K-means和Transformer-LSTM模型后，你将能够在电力负荷预测等复杂问题上获得更高的准确率和效率。

在完成负荷预测模型的搭建和优化后，若希望进一步探索相关的仿真咨询和科研合作，可以联系资源的提供者，以获取更深入的技术支持和专业指导。

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)