LSTM 时间序列预测论文推荐：深度学习方法应用

以下是一些基于LSTM的时间序列预测的论文：

'Long Short-Term Memory for Time Series Forecasting' by Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997): 这是LSTM模型最早的论文之一，介绍了LSTM网络的结构和训练方法，并在多个时间序列预测任务上进行了实验。
'A deep learning framework for financial time series using stacked autoencoders and long-short term memory' by Yao, Q., Cao, J., & Huang, J. (2017): 该论文提出了一种基于LSTM的深度学习框架，用于金融时间序列预测，并在股票市场的预测任务上进行了实验。
'Long Short-Term Memory Networks for Precipitation Nowcasting' by Shi, X., Gao, J., Lausen, L., & Wang, H. (2017): 该论文使用LSTM网络进行降水预测，通过输入过去的观测数据来预测未来的降水情况，并在实际降水数据上进行了实验。
'Long Short-Term Memory Neural Networks for Traffic Speed Prediction' by Lv, Y., Duan, Y., Kang, W., & Wang, F. (2015): 该论文使用LSTM网络进行交通速度预测，通过输入历史的交通数据来预测未来的交通速度，并在实际交通数据集上进行了实验。
'Predicting Stock Prices with a Feature Fusion LSTM-CNN Model' by Liu, J., Gao, X., Xu, G., & Li, P. (2018): 该论文提出了一种结合LSTM和CNN的模型，用于股票价格预测，并在股票市场的预测任务上进行了实验。

这些论文提供了不同领域和应用场景下基于LSTM的时间序列预测方法和实验结果，可以作为参考和进一步研究的基础。