NeuralProphet LSTM

NeuralProphet是一个基于PyTorch的时间序列预测库，它提供了一种简单而强大的方法来进行时间序列的预测和分析。NeuralProphet中的LSTM（长短期记忆）是一种常用的神经网络模型，用于处理时间序列数据。

LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在处理时间序列数据时具有很好的表现力。相比于传统的前馈神经网络，LSTM能够更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。它通过使用称为“门”的机制来控制信息的流动，从而有效地处理时间序列中的记忆和遗忘。

NeuralProphet中的LSTM模型可以用于时间序列的预测任务。它可以根据过去的时间序列数据来预测未来的数值。通过训练LSTM模型，可以学习到时间序列数据中的模式和趋势，并用于未来的预测。

NeuralProphet还提供了其他一些功能，如季节性调整、自动检测变化点、可视化等，使得时间序列分析更加方便和高效。