Matlab源码：GJO优化Transformer-BiLSTM算法负荷预测

资源摘要信息:"金豺优化算法（Golden Jackal Optimization, GJO）是一种相对较新的智能优化算法，其灵感来源于金豺的社会行为和狩猎策略。该算法被设计用来解决优化问题，并已被证明在多维搜索空间中能够高效地找到全局最优解或近似最优解。近年来，优化算法因其在工程、人工智能和数据分析等领域的广泛应用而受到研究人员的关注。 Transformer和BiLSTM是深度学习领域的两种重要模型。Transformer模型特别擅长处理序列数据，并且由于其自注意力机制，它在自然语言处理领域取得了突破性的成果。BiLSTM（双向长短期记忆网络）结合了长短期记忆网络（LSTM）的长时依赖学习能力和双向循环神经网络（RNN）的优势，能够有效捕捉序列数据的前后文信息。 在本资源中，作者将GJO优化算法与Transformer-BiLSTM网络结合，应用于负荷数据回归预测任务。这代表了一种将传统优化算法与现代深度学习模型结合的新尝试，旨在提升预测的准确性和模型的泛化能力。通过使用Matlab编程语言实现这一混合模型，资源不仅提供了一套参数化编程的源代码，而且还包括了详细的注释和可以立即运行的案例数据。 资源提供了不同版本的Matlab代码，以满足不同用户的需要，包括Matlab 2014、Matlab 2019a和Matlab 2021a。这使得学生和研究人员可以根据他们的软件环境选择合适的版本进行实验。 资源的目标用户主要是计算机、电子信息工程、数学等相关专业的大学生，他们可以利用这个资源进行课程设计、期末大作业和毕业设计。由于代码具有良好的参数化编程特点，参数可以方便更改，注释明细，因此即使是初学者或对优化算法不熟悉的学生也能快速理解和应用这些代码。 此外，作者是一位有十年经验的资深算法工程师，在Matlab算法仿真领域有着深厚的背景。他不仅精通智能优化算法，还擅长神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验。作者在资源中提供的联系方式，表明他愿意为有需要的用户提供更多仿真源码和数据集定制服务。 综上所述，该资源为研究和教学提供了宝贵的工具，它不仅集成了先进的优化算法和深度学习模型，还考虑到了用户体验，让各类用户能够高效地进行学习和研究。"