【独家首发】Matlab实现粒子群优化算法PSO优化Transformer-BiLSTM实现负荷数据回归预测

% 假设您有负荷数据 load_data 和相应的回归标签 regression_labels

% 1. 数据预处理
% 在这一步中，您需要对负荷数据进行适当的预处理，例如归一化、序列化等操作

% 2. 划分数据集为训练集和测试集
% 这里假设您将数据划分为 train_data, train_labels, test_data, test_labels

% 3. 定义Transformer模型
% 这里假设您有一个简单的Transformer模型
transformerModel = transformerModelFunction();

% 4. 定义BiLSTM模型
% 这里假设您有一个简单的BiLSTM模型
bilstmModel = bilstmModelFunction();

% 5. 实现麻雀搜索优化算法
% 这里需要编写SSA算法的代码，用于优化Transformer和BiLSTM模型的超参数

% 6. 优化Transformer模型和BiLSTM模型
% 使用SSA算法来优化Transformer和BiLSTM模型的超参数

% 7. 训练Transformer模型
% 这里假设您有一个简单的训练过程
transformerModel = trainTransformerModel(train_data, train_labels);

% 8. 训练BiLSTM模型
% 这里假设您有一个简单的训练过程
bilstmModel = trainBiLSTMModel(train_data, train_labels);

% 9. 预测
% 使用训练好的Transformer和BiLSTM模型对测试数据进行回归预测
predicted_values_transformer = predict(transformerModel, test_data);
predicted_values_bilstm = predict(bilstmModel, test_data);

% 10. 组合预测结果
% 可以根据需要将Transformer和BiLSTM模型的预测结果进行组合

% 11. 评估模型性能
% 计算预测结果与真实标签之间的误差或其他性能指标来评估模型的表现