pso lstm attention

PSO-LSTM-Attention是一种基于粒子群优化（PSO）算法、长短期记忆（LSTM）神经网络和注意力机制（Attention）的深度学习模型。它可以用于时间序列预测、自然语言处理等领域。

在PSO-LSTM-Attention中，PSO算法用于优化LSTM神经网络的超参数，以提高模型的预测精度。同时，引入注意力机制可以使模型更加关注重要的序列信息，提高模型的预测效果。

PSO-LSTM-Attention模型的结构包括输入层、LSTM层、注意力层和输出层。其中，输入层将历史序列输入模型，LSTM层用于学习序列的长期和短期依赖关系，注意力层用于计算每个时间步的注意力权重，输出层用于预测下一个时间步的值。

PSO-LSTM-Attention模型的优点是可以自动学习序列中的长期依赖关系和重要信息，预测精度较高。