LSTM时间序列预测论文推荐：应用案例与研究综述

以下是一些使用LSTM（长短期记忆）模型进行时间序列预测的论文：

'Long Short-Term Memory Neural Networks for Traffic Flow Prediction'（作者：Junbo Zhang等人，2016年）
'Predicting Stock Prices using LSTM Recurrent Neural Networks'（作者：Akita et al.，2016年）
'Time Series Forecasting Using LSTM Neural Network and Autoencoder'（作者：Doroshenko et al.，2018年）
'Deep Learning for Time Series Forecasting: The Electric Load Case'（作者：de Almeida et al.，2019年）
'Long Short-Term Memory for Time Series Forecasting: A Systematic Review and Comparative Analysis'（作者：Siami-Namini et al.，2020年）
'A Deep Learning Framework for Time Series Forecasting Using Stacked LSTM and Convolutional Layers'（作者：Xiong et al.，2020年）

这只是一小部分使用LSTM模型进行时间序列预测的论文，还有许多其他相关的研究。可以通过在学术数据库（如Google Scholar、IEEE Xplore等）中搜索关键词'lstm time series prediction'来找到更多的论文。