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LSTM（长短期记忆网络）模型是一种深度学习技术，特别适用于处理时间序列数据。它通过捕捉数据中的长期依赖关系来预测未来值。在股市预测、天气预报等领域，LSTM模型能够根据历史数据和实时信息，对未来的价格走势或天气变化做出准确预测。 例如，在股票预测中，LSTM可以分析历史股价数据，识别出价格趋势和潜在的市场转折点。而在气象预测中，LSTM则能根据过去的天气模式和当前环境条件，预测未来的温度、降水等气象指标。 尽管LSTM模型功能强大，但实际应用时还需考虑数据预处理、特征工程和模型调优等因素，以提升预测准确性。
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