lstm预测寿命结构图

### LSTM用于寿命预测的模型结构

对于使用LSTM进行寿命预测的任务，通常会构建一种特定类型的序列到标量（sequence-to-scalar）回归模型。这种模型接收一系列的时间步长数据作为输入，并输出单一数值表示预期寿命。

#### 输入层
输入层负责接受预处理后的特征向量序列。这些特征可能包括但不限于年龄、性别、生活习惯等因素随时间变化的数据点。每个时间步对应于不同时间节点上的观测值集合[^1]。

#### LSTM 层
核心组件由一层或多层堆叠而成的LSTM单元构成。通过调整内部参数如隐藏单元数量(`num_units`)来控制模型容量。LSTM具备优秀的长期依赖建模能力，这使得它非常适合处理涉及长时间跨度的历史记录以推测未来趋势的问题场景[^2]。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(timesteps, num_features)))

#### 输出层
最终经过全连接层映射至目标变量空间——即个体预计存活年限。考虑到这是一个连续型回归任务，因此采用线性激活函数确保输出范围不受限[^4]。

model.add(Dense(1))

整个架构示意如下：


该图展示了如何利用LSTM网络来进行寿命预测的整体流程：从左至右依次为输入层、若干个LSTM隐含层以及最后的输出层。值得注意的是，在实际应用中还需考虑加入正则化项防止过拟合等问题的发生。