运行报错TypeError: objective_function() got an unexpected keyword argument 'bounds'

抱歉，我的回答中有误。在Pyswarms中使用PSO算法时，不需要将参数空间bounds作为参数传递给目标函数objective_function，而是将其作为PSO优化器的参数传递。因此，您需要将objective_function()函数修改为以下形式：

def objective_function(params):
    nb_filters, kernel_size, nb_stacks, dilations, dropout_rate = params
    model = create_tcn_model(input_shape=(15,5), output_shape=1, nb_filters=nb_filters, kernel_size=kernel_size, nb_stacks=nb_stacks, dilations=dilations, dropout_rate=dropout_rate)
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse')
    history = model.fit(train_x, train_y, batch_size=32, epochs=100, validation_data=(val_x, val_y), verbose=0)
    return history.history['val_loss'][-1]

然后，您可以使用以下代码来运行PSO算法并搜索最佳参数配置：

# 定义PSO优化器并运行PSO算法
optimizer = ps.single.GlobalBestPSO(n_particles=10, dimensions=5, options={'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w':0.9})
best_cost, best_params = optimizer.optimize(objective_function, iters=50, bounds=bounds)

# 输出最佳参数配置
print('最佳参数配置：')
print('nb_filters:', best_params[0])
print('kernel_size:', best_params[1])
print('nb_stacks:', best_params[2])
print('dilations:', best_params[3])
print('dropout_rate:', best_params[4])

这样，PSO算法就可以自动搜索最佳参数配置，而不会报 "TypeError: objective_function() got an unexpected keyword argument 'bounds'" 错误。希望这次回答能够帮到您。如有其他问题，请随时提出。