综述：PSO-LSTM方法的全面概述：应用、分析洞察及未来机遇

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：A Comprehensive Overview of PSO-LSTM Approaches: Applications, Analytical Insights, and Future Opportunities

粒子群优化算法与长短期记忆网络结合提升了预测准确性和复杂问题解决能力，应用于工程系统设计、时间序列预测及石油天然气行业，分析其混合架构的优缺点与未来性能优化方向。

　　

摘要

粒子群优化算法与长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）的结合为数据分析和解决复杂问题开辟了新的前景。自1995年以来，粒子群优化算法已被用于解决各种复杂且难度较高的优化问题，并在研究人员中获得了极高的关注度。将粒子群优化与长短期记忆相结合，旨在同时利用粒子群优化的全局搜索能力和收敛特性，以更好地建模长期时间依赖关系。粒子群优化-长短期记忆模型的目标是提高预测精度并减少在解决复杂动态实际问题时的误差。本文对2019年至2025年6月期间关于粒子群优化-长短期记忆模型的科学文献进行了全面系统的梳理。通过按发表日期和地点对文章进行分类，发现MDPI、Springer、Elsevier和IEEE等知名出版社在2024年对该领域的研究成果发表了重要贡献。本文旨在清晰地概述粒子群优化-长短期记忆在各个领域的潜在应用。该技术已广泛应用于工程系统设计、时间序列预测以及石油和天然气行业。文章分析了这种混合架构的优势与劣势，以及其中存在的复杂性挑战，并探讨了可扩展性和优化方面的问题。最后，提出了未来的研究方向，重点在于提升性能并开发适用于实际问题的适应性解决方案。

粒子群优化算法与长短期记忆的结合为数据分析和解决复杂问题带来了新的机遇。自1995年起，粒子群优化算法就被用于解决各种复杂且难度较大的优化问题，并在学术界广受重视。将粒子群优化与长短期记忆结合，是为了充分利用粒子群优化的全局搜索能力和收敛特性，从而更有效地对长短期记忆进行建模，以捕捉长期时间依赖关系。粒子群优化-长短期记忆模型的目标是提高预测精度，减少在实际问题解决中的误差。本文系统地回顾了2019年至2025年6月间相关研究文献，发现MDPI、Springer、Elsevier和IEEE等知名学术机构在2024年在该领域的研究成果发表中发挥了重要作用。本文旨在全面展示粒子群优化-长短期记忆在各个领域的应用潜力。该技术已广泛应用于工程系统设计、时间序列预测以及石油和天然气行业。文章分析了这种混合架构的优势与不足，以及其中存在的复杂性挑战，并讨论了可扩展性和优化方面的问题。最后，提出了未来的研究方向，重点在于提升性能并开发适用于实际问题的解决方案。