本发明提出了一种基于PSO‑LSTM的潮位预测方法及系统，属于海洋工程领域；本发明提出了基于PSO‑LSTM(粒子群优化长短期记忆网络)优化模型的潮位预测方法；和系统；本发明的优点为：优化超参数和网络结构，提高了模型的性能；能够处理复杂模型，而传统的预测方法可能无法很好地处理复杂建模任务；具有更高的预测精度：PSO‑LSTM相比于单一的线性和非线性方法，具有更高的预测精度；因此，基于PSO‑LSTM的潮位预测方法在神经网络算法下，然后通过粒子群(PSO)算法对上述LSTM神经网络模型关键参数进行自动优化，从而实现更高准确度的潮位预测，而且还可以降低神经网络模型参数优化的时间和成本。