深度学习基准模型：长短时记忆网络 (LSTM) 在供应链需求预测中的应用

本文中使用的深度学习基准模型是长短时记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory），它是一种特殊的循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）结构。LSTM通过使用门控结构来控制信息的流动，从而可以解决长序列问题中的梯度消失和梯度爆炸问题，适合处理时间序列数据。

以下是使用Python和Keras实现的LSTM模型代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 构建LSTM模型
def build_lstm_model(n_input, n_output, n_units):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(n_units, input_shape=(n_input, 1)))
    model.add(Dense(n_output))
    model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
    return model

该模型接受一个输入序列，长度为n_input，并且每个时间步只有一个特征。模型中包含一个LSTM层和一个全连接层（Dense），输出长度为n_output。在模型的编译过程中，使用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行参数更新。

该模型是深度学习中常用的基准模型之一，在时间序列预测等任务中有较好的表现。但在实际应用中，还需要根据具体问题进行调整和改进，如增加层数、调节参数等。