#优化算法对LSTM超参数进行优化时，只会调整优化算法种群规模和最大迭代次数及LSTM神经元个数、学习率。但是结果并不理想，R仅达到0.5，如何调整能使R达到0.9以上呢？
调整LSTM模型的超参数是一个很复杂的过程，因为它们之间相互作用，而且不同的数据集可能需要不同的超参数设置。以下是一些可能有助于提高模型性能的建议：
增加数据集的规模
通过增加数据集的规模，LSTM模型可以更好地学习数据的模式和规律，从而提高预测准确性。你可以尝试收集更多的数据，并使用数据增强技术来扩展数据集。
调整LSTM模型的结构
LSTM模型的结构也可能影响预测准确性。你可以尝试调整LSTM的层数、每层的神经元个数、dropout比例等超参数，以找到更好的模型结构。
调整学习率
学习率是影响模型训练的一个重要超参数。如果学习率过高或过低，都可能导致模型性能下降。你可以尝试使用不同的学习率来训练模型，并选择最佳的学习率。
使用正则化技术
LSTM模型容易出现过拟合的问题，可以使用正则化技术来避免这个问题。你可以尝试使用L1或L2正则化，或者使用Dropout等技术。
选择更好的激活函数
LSTM模型中的激活函数也可能影响预测准确性。你可以尝试使用不同的激活函数，如ReLU、tanh或sigmoid等，并选择最适合你的数据集和模型的激活函数。
尝试使用其他算法
除了优化算法，还有其他的算法可以用来调整LSTM模型的超参数，如贝叶斯优化、遗传算法等。你可以尝试使用这些算法来找到更好的超参数设置。
以上是一些可能有助于提高LSTM模型性能的建议，但需要注意的是，不同的数据集和问题可能需要不同的超参数设置。因此，你需要在尝试不同的超参数设置时，仔细评估模型性能，并选择最佳的超参数设置。