长短期记忆（LSTM）模型是一种循环神经网络（RNN），旨在分析和预测序列数据中的模式，使其在时间序列分析中特别有用。与标准 RNN 不同，LSTM 解决了梯度消失问题，使其能够学习数据序列中的长期依赖关系。这在时间序列任务中至关重要，因为过去的观测值（数小时、数天甚至数年前）可能会影响未来的值。例如，预测股票价格或天气模式通常需要理解长时间内的趋势和周期性模式，LSTM 通过其独特的架构有效地处理这些问题。
LSTM 的核心优势在于其记忆单元和门控机制。每个 LSTM 单元包含三个门：输入门、遗忘门和输出门。输入门决定存储哪些新信息，遗忘门决定丢弃哪些过时信息，输出门控制向下一个时间步传递哪些信息。这些门使 LSTM 能够长时间保持相关上下文。例如，在能源消耗预测中，LSTM 可能会记住在工作日早上增加对每日使用高峰的关注，同时忽略传感器故障带来的无关噪音。这种适应性使 LSTM 适用于模式不规则或中断的凌乱、真实世界时间序列数据。
在涉及复杂、非线性关系或可变长度依赖关系的场景中，LSTM 的表现优于 ARIMA 或线性回归等更简单的模型。传统模型通常需要手动特征工程或平稳数据（恒定均值和方差），而 LSTM 直接从原始序列中学习并处理非平稳数据。例如，服务器流量日志中的异常检测受益于 LSTM，因为它们可以建模正常行为模式并标记偏差，即使攻击间隔数周。然而，LSTM 的计算成本高于某些替代方案，并且可能需要更多数据以避免过拟合。开发人员通常使用 TensorFlow 或 PyTorch 等库来实现它们，在准确性和资源成本之间进行权衡。实际上，LSTM 广泛应用于金融、物联网和工业预测领域，这些领域的时间依赖性模式至关重要。