Почему модели LSTM эффективнее других алгоритмов для прогнозирования временных рядов?

Модели LSTM (Long Short-Term Memory) эффективны для прогнозирования временных рядов по нескольким причинам:

• Умение работать с зависимыми данными. 2 В отличие от обычных нейронных сетей, LSTM могут учитывать закономерности в последовательности данных, например, изменения курса акций за определённый период. 2
• «Длинная память». 2 LSTM-сети могут «запоминать» информацию из далёкого прошлого, а не только из последних событий, что делает их очень полезными для анализа временных рядов с сложными паттернами. 2
• Снижение проблемы исчезающего градиента. 2 LSTM-сети справляются с этой проблемой, которая возникает при обучении глубоких нейронных сетей. 2
• Способность реализовывать алгоритм прогнозирования на «большом расстоянии». 1 Это позволяет учитывать закономерности, которые можно проследить на протяжении всего временного ряда. 1

Например, LSTM-сеть может «запомнить» сезонные колебания спроса на электроэнергию, влияние праздников и другие факторы, чтобы выдать более точный прогноз. 2