Nature正刊都在用的LSTM模型，真的很简单，附完整代码

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引言 长短期记忆网络（LSTM）是一种常用于处理序列数据的深度学习模型。它能够有效地捕捉和记忆序列中的长期依赖关系，适用于各种任务，如自然语言处理、时间序列预测等。LSTM通过具有门控机制的循环神经网络（RNN）单元来实现这一功能，包括输入门、遗忘门和输出门，它们控制信息的流动和保留程度。这使得LSTM在处理长序列时能够更好地避免梯度消失或梯度爆炸的问题，从而提高了模型的性能和训练效率。在气象-水文等科学领域，LSTM可以很好的用来处理数据缺失的现象。 LSTM插补气象站缺失的气温数据 小编这里使用LSTM模型估测智利阿扎帕气象站在1977年至1980年期间的缺失温度记录的数值。该数据集是通过查询拉丁美洲气候评估与数据集（LACA＆D）网站获取的，该网站提供了6个最近气象站的单个TXT文件，可以从这里快速获取站点原始数据 ………………………………