如何在Matlab中应用GSA算法优化K-means聚类以进行负荷预测？请结合Matlab源码进行详细说明。

在电力系统的负荷预测中，运用智能优化算法来提升预测模型的准确度是一个重要的研究方向。本资源《基于引力搜索算法的GSA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测模型【Matlab源码】》为这一领域提供了宝贵的实践经验。在Matlab环境下，引力搜索算法（GSA）可以用来优化K-means聚类算法的参数，从而改进负荷预测模型。

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，打开Matlab软件并加载《基于引力搜索算法的GSA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测模型【Matlab源码】》中的相关代码文件。了解代码结构后，准备负荷预测所需的历史数据集，并按照以下步骤操作：

1. 初始化引力搜索算法的参数，包括种群大小、最大迭代次数、引力常数等。
2. 定义适应度函数，该函数根据预测误差来评估聚类中心的质量。在这里，误差可以通过对比历史数据与模型预测结果来计算。
3. 运行GSA算法进行迭代搜索。在每次迭代中，算法会根据适应度函数更新各个粒子（即问题解）的位置和速度，模拟物体重力的相互作用和运动。
4. 使用更新后的粒子位置指导K-means聚类算法的中心点参数选择。
5. 利用优化后的K-means算法进行数据聚类，并将聚类结果输入到LSTM网络中进行训练和预测。
6. 最后，将模型预测的负荷值与实际负荷值进行对比分析，验证模型的准确度。

在代码实现过程中，关键步骤包括设置GSA参数、编写适应度函数、实现GSA搜索过程、应用K-means聚类，并将聚类结果与Transformer-LSTM模型结合进行训练和预测。源码中的注释部分对每个关键步骤都有详细的解释和示例代码，便于理解和操作。

完成上述步骤后，你将得到一个基于引力搜索算法优化的K-means聚类和Transformer-LSTM组合模型，用于进行负荷预测。这种模型能够提高预测的精度和可靠性，为电力系统的运营管理提供科学依据。

为了进一步深入理解引力搜索算法和K-means聚类算法在负荷预测中的应用，以及如何在Matlab中将它们与Transformer和LSTM结合起来，建议继续深入研究这份资源提供的Matlab源码。此外，对于想要深入探索仿真咨询和科研合作的用户，资源提供者提供了详细的联系方式，用户可以获取进一步的帮助和指导。

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)