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背影
摘要
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
BILSTM神经网络
粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析
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结果分析
展望
参考论文
背影
粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析，长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络，克服了梯度爆炸的问
摘要
LSTM原理，粒子群算法原理，粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析，
粒子群算法的原理
粒子群优化算法（PSO）又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法，PSO是由Kennedy和Eberhart共同提出，最初用于模拟社会行为，作为鸟群中有机体运动的形式化表示。自然界中各种生物体均具有一定的群体行为，Kennedy和Eberhart的主要研究方向之一是探索自然界生物的群体行为，从而在计算机上构建其群体模型。PSO是一种启发式算法，因为它很少或没有对被优化的问题作出假设，并且能够对非常大候选解决方案空间进行搜索。PSO算法初始化为一群随机的粒子，然后通过多次迭代找到最优解。每一次的迭代过程中，粒子通过本身所找到的最优解（被成为个体极值）和整个种群目前找到的最优解（被称为全局极值）来更新自己。也可以使用粒子本身的邻居（被称为局部极值）的极值来更新自己。
粒子群算法的主要参数
一、种群个数popsize，既算法中粒子的个数；
二、最大迭代次数gen，既算法迭代gen次后停止迭代；
三、种群维度dim，既需要优化的自变量个数；
四、种群位置pop，既每个粒子群的对应的自变量的值，一个粒子对应一组自变量，相当于一个解；
五、种群速度v，既粒子群每次迭代更新的飞行速度，粒子群位置更新的步长；
六、种群全局最优值gbest，既迭代过程中曾经出现的最优解，包括最优位置和对应的目标函数值；
七、个体最优，既每个粒子迭代过程中单个体曾经出现的个体最优解，，包括个体最优位置和对应的目标函数值；
八、个体学习因子c1，既个体最优解对粒子群飞行的影响能力；
九、全局学习因子c2，既全局最优值对粒子群飞行的影响能力；
十、惯性权重w，既个体位置所占的权重，权重越大，粒子群收敛越慢，全局搜索能力越强；