pso-lstmmatlab

PSO-LSTM是一种基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization）算法和长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory）的模型。它主要用于时间序列预测和回归问题。

粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。在PSO-LSTM中，粒子代表了LSTM网络的权重和偏置参数，通过不断迭代更新粒子的位置和速度，以找到最优的参数组合。

长短期记忆神经网络是一种特殊的循环神经网络，它通过引入门控机制来解决传统循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM网络能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，适用于处理具有时间相关性的数据。

PSO-LSTM在时间序列预测和回归问题中具有较好的性能，它可以自动学习数据中的模式和趋势，并进行准确的预测或回归分析。