lstm预测模型介绍，不做代码示例

LSTM（长短期记忆网络）是一种常用的循环神经网络，用于处理序列数据，它可以有效地避免传统RNN的“梯度消失”问题。LSTM的核心部分是一个包含三个门的单元，它们控制着信息的输入、输出和遗忘。

LSTM的输入是一个序列的历史信息，通过循环计算，每个时间步的输出都会同时包含当前时间步的输入和前面所有时间步的信息。在预测任务中，我们通常将最后一个时间步的输出作为整个序列的预测值。

LSTM的预测模型通常包含以下步骤：
1. 数据预处理：将原始数据转换为可以送入LSTM的格式，通常需要进行归一化和序列切分。
2. 模型建立：构建包含若干个LSTM层的模型，其中每个LSTM层都包含一个或多个LSTM单元。
3. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，通常采用反向传播算法进行梯度更新。
4. 模型预测：使用训练好的模型对新的数据进行预测，通常采用前向传播算法计算输出结果。

LSTM在时间序列预测、自然语言处理、图像处理等领域都有广泛的应用。