MATLAB实现PSO-LSTM(粒子群优化长短期记忆神经网络)时间序列预测（含完整的程序和代码详解）

本文档介绍了用MATLAB实现的一种采用粒子群优化（PSO）来改进长时间短记忆神经网络（LSTM）的时间序列预测方法。项目不仅涵盖了LSTM的超参数优化细节而且整合了如类别统计和IoU值调整等多项高级功能，使其能够更好地适应复杂的应用情景诸如目标检测。另外，文章还包括了从初始的数据准备到最后可视化的所有步骤详细指南。 适用人群：对利用机器学习特别是深度学习开展时序数据分析有兴趣的学生、研究人员和技术工作者，以及具有一定MATLAB开发背景的人士。 使用场景及目标：适用于研究时序数据建模的问题解决，如金融数据分析、天气预报等领域中的预测任务；其主要目的是让使用者理解和掌握如何将经典算法同深度学习结合起来进行优化。 除了具体应用外，在完成该项目之后还能加深对于PSO及其在深度学习中潜在价值的理解，这可能激发对未来混合智能系统的探索，特别是在涉及动态和非线性系统的场景下更为有效。