🧠 LSTM时间序列分析教程 📈

什么是LSTM？

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专为处理序列数据设计。它通过记忆门机制解决传统RNN的梯度消失问题，常用于：

• 股票价格预测 📈
• 天气数据建模 ☁️
• 语音识别 🎤
• 文本生成 📖

LSTM核心原理

1. 记忆单元：通过cell_state保持长期信息
2. 三重门控：
   • 忘记门 🚪
   • 输入门 📦
   • 输出门 📤
3. 时间步处理：逐个时间点更新状态

应用场景示例

• 金融领域：预测汇率波动 💰
• 气象预测：分析温度变化趋势 🌡️
• 销售预测：基于历史数据预估需求 📊
• 股票预测：结合技术指标建模 📈

代码模板（Python）

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))  # 50个记忆单元
model.add(Dense(1))  # 输出层
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')  # 编译模型

延伸学习

• 深度学习基础概念
• RNN与LSTM对比
• PyTorch实现教程

💡 提示：建议先掌握基础的神经网络原理再深入LSTM！