lstm时间序列预测空气质量的优缺点

LSTM 是一种递归神经网络，适用于处理时间序列数据。在预测空气质量方面，LSTM 有以下优缺点：

优点：
1. LSTM 能够处理长期依赖关系，避免了传统的 RNN 网络中梯度消失或梯度爆炸的问题。
2. LSTM 能够自动提取特征，不需要手动进行特征工程。
3. LSTM 在训练过程中能够学习到时间序列数据的规律和趋势，能够更准确地预测未来的数据。

缺点：
1. LSTM 的计算复杂度较高，需要较长的训练时间和更大的计算资源。
2. LSTM 需要大量的数据进行训练，对于数据量较小的情况下容易过拟合。
3. LSTM 预测结果受到输入数据的影响，如果输入数据存在噪声或异常值，会影响模型的预测结果。