随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）等模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。然而，这些模型通常包含大量的超参数需要调整，例如神经元的数量、迭代次数等，这些参数的选择直接影响到模型的性能。

传统的超参数优化方法，如网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search），虽然简单易行，但在高维度的超参数空间中效率低下，且难以找到全局最优解。而粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法作为一种启发式搜索算法，因其并行性好、易于实现等优点，在解决优化问题上显示出了较大的潜力。

本项目旨在利用PSO算法来优化CNN-Transformer混合模型中的关键超参数，具体包括但不限于神经元数量和迭代次数。通过这种方式，我们期望能够提高模型的训练效率和预测准确性。此外，通过PSO算法的引入，我们还可以探索不同超参数组合对模型性能的影响，从而为后续研究提供有价值的参考。

综上所述，本项目的实施不仅有助于提升现有模型的性能，同时也为探索更加高效和自动化的机器学习模型训练流程提供了新的思路。

本项目通过Python实现PSO粒子群优化算法优化CNN-Transformer回归模型(优化神经元数量和迭代次数)项目实战。