PSO优化LSTM

有两个py文件，PSO_1和LSTM_1,在资源那里下载，有数据。

环境：python、TF2

优化的参数有：神隐藏神经元个数,dropout比率,batch_size 这个可以根据自己的意愿改。
规定上限和下限：
UP = [64, 0.14, 32]
DOWN = [32, 0.05, 16]

def build_model(neurons, d):
    model_lstm = Sequential()
    # 对每天61条记录进行分块
    model_lstm.add(LSTM(neurons, input_shape=(20, 1), return_sequences=False))
    model_lstm.add(Dropout(d))
    model_lstm.add(Dense(1, kernel_initializer="uniform", activation='linear'))
    # adam = keras.optimizers.Adam(decay=0.2)
    model_lstm.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    #model_lstm.summary()
    return model_lstm