25、利用LSTM和CNN进行时间序列预测

利用LSTM和CNN进行时间序列预测

1. LSTM架构详解

长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入细胞状态（cell state）来解决传统RNN存在的短期记忆问题。LSTM主要由三个门组成，分别是遗忘门、输入门和输出门，下面我们详细介绍它们的功能和工作原理。

• 遗忘门 ：决定过去和当前信息中哪些需要保留，哪些需要丢弃。它根据当前输入和上一时刻的隐藏状态，通过一个Sigmoid函数输出一个介于0到1之间的值，这个值表示每个信息被保留的概率。
• 输入门 ：确定当前序列元素中的相关信息。它同样使用Sigmoid函数来决定哪些值需要更新，然后使用tanh函数创建一个新的候选值向量，最后将这两个结果组合起来更新细胞状态。
• 输出门 ：利用存储在记忆中的信息来处理当前序列元素。它首先将上一时刻的隐藏状态和当前输入通过Sigmoid函数处理，同时将细胞状态通过tanh函数处理，然后将这两个结果进行逐点相乘，得到最终的输出。

下面是LSTM输出门的工作流程：

graph LR
    A[ht-1 + xt] --> B(Sigmoid)
    C[Ct] --> D(Tanh)
    B --> E(×)
    D --> E
    E --> F[ht]

2. LSTM架构的实现

我们将使用一