在传统RNN模型中，由于有效信息与预测点之间的距离较远，导致信息的持久性较低。LSTM时间序列模型有效地解决了这一问题。LSTM模型的核心由记忆元组和非线性门单元构成，记忆元组能够保持系统的状态，而非线性门单元则能在每个时间点上调节流入和流出记忆元组的信息流。每个递归网络可以被分解为众多基础重复单元，而在LSTM中，这四个网络层以特定的交互关系相互连接。
粒子群算法（PSO）是一种生物仿生算法，它在求解空间中利用已有数据来寻找最优解。与其他优化算法相比，PSO算法仅需目标函数，无需依赖目标梯度或任何微分形式。将PSO与LSTM模型网络相结合，能够融合两者的优势。选取合适的种群规模、学习率、迭代次数和维度等参数是关键，通过不断更新粒子的速度和位置，可以获得最优的模型参数。
该结合过程的详细步骤如下：
（1）初始化粒子群并设置相关参数。
（2）以平均绝对误差（MAE）作为粒子群的适应度函数。
（3）寻找每个粒子及其中的最佳位置。
（4）更新全局最优粒子和粒子群的位置。
（5）判断是否满足收敛条件，若不满足则继续迭代计算，满足则输出最优结果和权重。
（6）将优化的参数赋给LSTM网络，然后进行训练和预测。
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