LSTM、RNN、GRU、BPNN、ANN、ELM、LSSVM、SVR、CNN等模型的介绍与优劣点比较

1. LSTM（长短期记忆网络）：
LSTM是RNN的一种变体，通过门控机制来避免梯度消失/爆炸问题。具有记忆能力，可以长时间记住之前的状态信息，适用于序列数据的建模。缺点是模型比较复杂，计算量大，训练时间长。

2. RNN（循环神经网络）：
RNN是一种基于序列数据建模的神经网络，通过在网络中引入循环结构，使得网络可以记住之前的状态信息。适用于语音识别、自然语言处理等任务。缺点是容易出现梯度消失/爆炸问题，无法记住更长时间的状态信息。

3. GRU（门控循环单元）：
GRU是一种类似于LSTM的门控循环单元，通过重置门和更新门来控制前一时刻状态的遗忘和新信息的添加。相比于LSTM，GRU的模型参数更少，计算量更小，训练时间更短。但是在某些任务上，LSTM的表现可能更好。

4. BPNN（反向传播神经网络）：
BP神经网络是一种前向反馈神经网络，通过误差反向传播算法来更新网络权重，适用于分类、预测等任务。优点是可以逼近任何非线性函数，但是容易过拟合和局部最优解问题。

5. ANN（人工神经网络）：
ANN是一种基于生物神经元的数学模型，通过模拟神经元的相互作用来实现信息处理。适用于分类、预测等任务。优点是可以适应各种非线性问题，但是需要大量的数据和计算资源。

6. ELM（极限学习机）：
ELM是一种单隐层前向神经网络，通过随机初始化权重和偏置，只进行一次正向传播来得到输出结果。具有快速训练、较强的泛化能力等优点。缺点是对噪声比较敏感。

7. LSSVM（支持向量机回归）：
LSSVM是一种基于SVM的回归模型，通过核函数将输入数据映射到高维空间，并通过支持向量来拟合模型。具有较好的泛化能力和鲁棒性。缺点是计算量较大，对参数的选择比较敏感。

8. SVR（支持向量机回归）：
SVR是一种基于SVM的回归模型，通过核函数将输入数据映射到高维空间，并通过支持向量来拟合模型。与LSSVM相比，SVR具有更好的解释性，但是对于非线性问题的拟合能力可能不如LSSVM。

9. CNN（卷积神经网络）：
CNN是一种通过卷积操作来提取局部特征的神经网络，适用于图像、视频等数据的处理。具有参数共享、计算效率高等优点。缺点是对输入数据的尺寸比较敏感，不适用于不同尺寸的数据。

以上是常见的一些模型介绍以及优劣点比较。不同模型适用于不同的任务和数据，需要根据实际情况选择合适的模型。