PSO-LSTM的适应度函数是

PSO-LSTM的适应度函数通常是根据模型在训练集上的误差来计算的。具体地，适应度函数可以定义为模型在训练集上的平均误差，例如均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）。在PSO-LSTM中，粒子的位置代表了LSTM模型的参数，而适应度函数则用于评估每个粒子的性能，从而确定哪些粒子应该被保留或更新。通过不断迭代粒子的位置和速度，PSO-LSTM可以在训练数据上找到最优的LSTM模型参数，从而提高模型在测试集上的预测性能。