薛定谔的 zx_zhang的博客

一.前言LSTM是一种长短期记忆网络，也称为时间递归神经网络，它出现的原因是为了解决RNN的一个致命的缺陷—梯度消失现象。即无法处理长时依赖情况。叫做The vanishing gradient problem for RNNs，通俗一点就是后面时间节点会出现老年痴呆症。这使得RNN只要网络一深就没有办法训练。根据实战经验的验证，LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。优点：LSTM适合多输入变量的神经网络。例如水质，大气预测等。二.数据集美国驻北京大使馆五年内报告天气和污染水平。数据类型主要

论文ID原名： Nowcasting and forecasting the potential domestic and international spread of the 2019-nCoV outbreak originating in Wuhan, China: a modelling study翻译名：对源自中国武汉的2019-nCoV爆发的潜在国内和国际传播的预测和预测：一项...