写一个matlab里粒子群算法优化LSTM回归预测的代码

好的，下面是一个使用粒子群算法优化LSTM回归预测的 Matlab 代码：

首先，我们需要准备数据，假设我们有一个大小为 (n_samples, n_features) 的训练数据集和一个大小为 (n_samples, ) 的目标变量。接着，我们需要将数据分成训练集和测试集，这里我们假设训练集占总数据的 70%。

% 准备数据
data = load('your_data.mat');
X = data.X;  % 训练数据集
y = data.y;  % 目标变量

% 将数据分成训练集和测试集
n_train = round(0.7*size(X, 1));
X_train = X(1:n_train, :);
X_test = X(n_train+1:end, :);
y_train = y(1:n_train);
y_test = y(n_train+1:end);

接下来，我们需要定义一个函数来计算模型的误差，这里我们使用均方误差（MSE）作为误差指标。

function mse = lstm_error(params, X, y)
% 使用给定的参数训练 LSTM 模型，并计算 MSE
input_size = size(X, 2);
output_size = 1;
hidden_size = params(1);
seq_len = params(2);
num_epochs = params(3);

% 定义 LSTM 模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(input_size)
    lstmLayer(hidden_size,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(output_size)
    regressionLayer];

% 训练 LSTM 模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', num_epochs, ...
    'SequenceLength', seq_len, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'InitialLearnRate', 0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod', 50, ...
    'Verbose', false);
net = trainNetwork(X', y', layers, options);

% 在训练集上预测，并计算 MSE
y_pred = predict(net, X')';
mse = mean((y_pred - y).^2);
end

在上面的代码中，`params` 是一个包含三个参数的向量，分别是 LSTM 模型的隐层神经元个数、时间步长和训练轮数。该函数返回一个标量 `mse`，表示使用给定参数训练 LSTM 模型时在训练集上的平均均方误差。

接着，我们需要定义一个粒子群算法的优化器，它会在参数空间中搜索最优参数。

% 粒子群算法优化器
n_params = 3;
lb = [1, 10, 50];  % 参数的下界
ub = [100, 100, 200];  % 参数的上界
options = optimoptions('particleswarm', ...
    'SwarmSize', 50, ...
    'MaxIterations', 50, ...
    'Display', 'iter');

% 在训练集上优