1 LSTM简介

循环神经网络（RNN）是一类特别适合处理序列数据的神经网络模型，RNN可以利用输入序列中的历史信息，使得当前时间步的输出不仅依赖于当前输入，还依赖于过去的输入。传统RNN的问题在于，当序列较长时，早期的信息容易在计算过程中逐渐消失，造成长程依赖问题。LSTM通过引入"记忆单元"和"门机制"来缓解这一问题。

LSTM是一种特殊的RNN，设计的目的是为了克服传统RNN的长程依赖问题。LSTM通过引入三种门机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息的传递，从而有效地保存重要的历史信息并丢弃无关信息。

时间序列预测问题定义
我们定义一个虚拟的时间序列预测问题，假设我们有一段模拟的传感器数据，模拟传感器收集的数据具有周期性和一定的随机噪声。我们希望通过LSTM模型对传感器未来的数据进行预测。

2 LSTM时间序列预测

LSTM模型的超参数包括以下几个方面：
(1)隐藏层大小 (hidden_size):
控制LSTM层中的隐藏单元数。
较大的隐藏层可能捕获更多的复杂模式，但容易过拟合。

(2)层数 (num_layers):
控制LSTM堆叠的层数。
增加层数可以提高模型的表达能力，但同时增加训练难度。