对于许多研究人员和审查员来说，确定股票价格的专业性一直是一项麻烦的任务。 事实上，金融专家对股票价值预测的检查领域非常感兴趣。 对于体面而有用的投机，众多投机者对股市未来走势了如指掌。 强大而强大的股票市场预测框架可帮助交易商、投机者和专家提供重要数据，例如股票市场的未来走向。 这项工作提出了一种循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 方法来处理预期的股市文件。

针对水质预测问题，以地表水水质监测因子作为研究对象，提出了一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的水质多因子预测模型，同时利用提出的K-Similarity降噪法对模型的输入数据进行降噪，提高模型预测性能.通过与BP神经网络、RNN和传统的LSTM神经网络预测模型进行对比实验，证明了所提出的方法均方误差最小，预测结果更准确.

这是在深度学习工具箱中使用长短期记忆（LSTM）网络在接收器处实现符号分类以在OFDM系统中进行信号检测的示例。 基于 LSTM 的神经网络针对单个子载波进行训练，其中符号错误率 (SER) 被计算并与最小二乘 (LS) 和最小均方误差 (MMSE) 估计进行比较。 在此初步调查中，假设无线信道在离线训练和在线部署阶段是固定的。 为了测试神经网络的鲁棒性，对每个传输的 OFDM 数据包应用随机相移。 考虑了导频符号数量和循环前缀（CP）长度的影响。 要重新创建仿真结果，请加载相应的Mat文件并运行脚本Testing.m。 这段代码的想法受到论文的启发： H. Ye、GY Li 和 B. Juang，“OFDM 系统中信道估计和信号检测深度学习的力量”，IEEE 无线通信快报，第一卷。 7号1，第 114-117 页，2018 年 2 月。

长短期记忆LSTM神经形态芯片设计的两步映射方法.pdf

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