如何应用海鸥优化算法（SOA）来提升结合CNN-LSTM-Attention机制的风电功率预测模型？请提供详细的Matlab代码实现步骤。

海鸥优化算法（SOA）是一种新兴的启发式算法，它模仿了海鸥的群体行为，被证明在优化复杂问题时非常有效。结合CNN和LSTM网络，再通过Attention机制的引入，可以构建出一种强大的风电功率预测模型。在Matlab环境下，你可以通过以下步骤实现该模型：

参考资源链接：[海鸥优化算法结合CNN-LSTM-Attention提升风电功率预测精确度](https://wenku.csdn.net/doc/1t57jqsgin?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据预处理：首先，需要对风电功率数据进行归一化处理，并划分为训练集和测试集。

2. 构建CNN模型：利用Matlab的深度学习工具箱构建CNN模型，设计卷积层、池化层和全连接层，用于特征提取。

3. LSTM层的添加：在CNN模型后加入LSTM层，以处理时间序列数据的长期依赖关系。

4. 引入Attention机制：通过Attention层使得模型能够关注到对预测更为重要的时间步数据。

5. 定义SOA算法：在Matlab中编写SOA算法，用于优化CNN-LSTM-Attention模型的权重参数。

6. 训练模型：使用训练数据集来训练模型，并在每一步迭代中使用SOA算法优化模型参数。

7. 测试与评估：使用测试集评估优化后的模型性能，包括准确率和误差等指标。

以下是一个简化的Matlab代码框架，用以指导上述步骤的实现：

% 数据预处理
[trainingData, testData] = preprocessWindData(dataSet);

% 构建CNN-LSTM模型
layers = [
    imageInputLayer([1 nChannels nTimeSteps]) % nChannels为特征数目，nTimeSteps为时间步长

    convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(poolSize)
    dropoutLayer(dropoutProbability)

    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 定义SOA优化算法
function [bestParameters] = SOAoptimization(model)
    % SOA算法主体
    % ...
end

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize', miniBatchSize, ...
    'InitialLearnRate', initialLearnRate, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Plots', 'training-progress', ...
    'Verbose', false, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'ValidationData', testData);
% 使用SOA算法优化模型
[trainedModel, trainInfo] = trainNetwork(trainingData, layers, options, @SOAoptimization);

% 测试模型
predicted = predict(trainedModel, testData);
performance = evaluateModel(predicted, testData);

% 辅助函数定义
function [preprocessWindData] = preprocessWindData(dataSet)
    % 数据预处理函数定义
    % ...
end

function [evaluateModel] = evaluateModel(predicted, testData)
    % 模型评估函数定义
    % ...
end

% ...

以上步骤和代码提供了一个操作框架，具体细节需要根据实际数据和模型需求进行调整和实现。为了更深入地理解每一个环节的具体实现和优化技巧，建议阅读以下资料：《海鸥优化算法结合CNN-LSTM-Attention提升风电功率预测精确度》。这份资源详细介绍了如何使用Matlab代码实现上述整个过程，并提供了完整的代码示例和注释，帮助你更好地掌握算法仿真和电力系统中的智能优化技术。

参考资源链接：[海鸥优化算法结合CNN-LSTM-Attention提升风电功率预测精确度](https://wenku.csdn.net/doc/1t57jqsgin?spm=1055.2569.3001.10343)