计算机视觉与深度学习 ｜ LSTM应用合集

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），擅长处理序列数据中的长期依赖关系。其独特的门控机制（遗忘门、输入门、输出门）使其在时间序列、自然语言处理等领域广泛应用。以下是LSTM的主要应用合集，涵盖多个领域：

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一、时间序列预测

1. 股票价格预测

   • 利用历史股价、成交量等数据预测未来趋势，捕捉市场的非线性特征。
   • 挑战：金融市场噪声大，需结合其他模型（如ARIMA）提升稳定性。

2. 天气预测

   • 基于温度、湿度、气压等时序数据，预测未来天气变化。
   • 应用案例：短期降雨量预测、极端天气预警。

3. 能源需求预测

   • 预测电力负荷、天然气消耗等，优化能源分配。
   • 例如：智能电网中的实时负荷预测。

4. 交通流量预测

   • 分析历史交通数据，预测未来拥堵情况，辅