先用python构建LSTM模型对SO2浓度预测，数据集包含很多重要特征和SO2浓度，重要特征我已经选出来了，需要手动写上去，输出的指标有rmse，mse，r方，再加入粒子群算法对指标优化

在Python中，你可以使用Keras库来构建LSTM（长短期记忆）模型用于SO2浓度预测。首先，你需要准备一个Pandas DataFrame来存储数据，其中包含挑选的重要特征和对应的SO2浓度。LSTM通常用于序列数据，所以数据应按照时间顺序排列。

以下是构建LSTM模型的基本步骤：

1. **数据预处理**：
- 转换日期或其他非数值特征为数值表示。
- 将数据分为训练集、验证集和测试集。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 划分特征和目标变量
X = data[important_features]
y = data['SO2_concentration']

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

2. **创建LSTM模型**：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))  # 输出层只有一个节点，因为我们要预测的是连续值

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')  # 使用均方误差作为损失函数

3. **训练模型**：

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test), batch_size=32)

4. **评估性能**：

y_pred = model.predict(X_test)
rmse = np.sqrt(np.mean((y_test - y_pred)**2))
mse = np.mean((y_test - y_pred)**2)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print("RMSE:", rmse)
print("MSE:", mse)
print("R-squared (R^2):", r2)

5. **粒子群优化（PSO）**：
为了优化模型性能指标，可以采用粒子群优化算法，如`scipy.optimize.dual_annealing`。将上述指标作为目标函数，通过调整模型参数来寻找最优解。

from scipy.optimize import dual_annealing
import numpy as np

def objective_function(params):
    # 根据params更新模型结构和参数，然后计算性能指标
    # ...
    return -rmse  # 反转rmse，因为在优化过程中我们希望最小化它

# 运行粒子群优化
optimized_params = dual_annealing(objective_function, bounds=[(param_min, param_max) for param_min, param_max in params_bounds])

# 更新模型并重新评估
# ...

记得替换`your_data.csv`为实际的数据文件名，并根据实际模型参数调整`LSTM`单元数、优化参数等。