Matlab白鲨优化算法WSO在Transformer-BiLSTM负荷预测中的应用

该资源适合计算机、电子信息工程、数学等相关专业的大学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计使用。作者是一位在Matlab算法仿真领域拥有十年工作经验的资深算法工程师。 该资源的特点包括： 1. 兼容多个版本的Matlab软件，如Matlab2014、Matlab2019a和Matlab2021a，这为不同版本的用户提供了便利。 2. 包含可直接运行的案例数据，无需用户自行准备数据，便于快速上手。 3. 代码采用参数化编程，参数更改方便，便于用户根据自身需求调整模型参数。 4. 代码中注释详细，编程思路清晰，有助于初学者理解算法实现过程。 5. 由于作者拥有丰富的算法仿真经验，因此代码质量较高，适合计算机专业的学生深入学习和实践。 白鲨优化算法（Whale Swarm Optimization, WSO）是一种模拟白鲸群体捕食行为的群体智能优化算法，它通过模拟白鲸群体对猎物的包围、螺旋形逼近等行为来实现全局优化。由于WSO算法在搜索过程中能同时进行全局搜索和局部搜索，因此它在优化问题中具有较高的效率和稳定性。 Transformer模型是近年来自然语言处理（NLP）领域的一种重要模型，它基于自注意力机制，能够捕捉序列数据中的长距离依赖关系。而BiLSTM（双向长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够捕捉数据中的时间序列特征。 将白鲨优化算法与Transformer-BiLSTM结合起来优化负荷数据回归预测，既能够利用Transformer模型在处理时间序列数据上的优势，又能够通过BiLSTM更好地捕捉数据的时序特性，而WSO算法则能够对模型进行有效的参数优化，提高预测的准确性。 该资源为研究者和学生提供了一套完整的算法仿真工具，不仅适用于负荷数据回归预测问题，也可以在其他需要高精度预测的场合发挥作用。通过对该资源的学习和使用，学生能够更好地理解机器学习算法、神经网络、优化算法以及它们在实际问题中的应用。 用户下载此资源后，可以直接运行Matlab程序，进行模型的搭建、训练和测试。如果需要进行更深入的研究，还可以根据代码中的注释和说明进行参数调整或算法改进。对于初学者来说，本资源是一个难得的学习材料，能够帮助其快速入门并掌握智能优化算法和深度学习模型的相关知识。"