LSTM模型可以在一定程度上学习和预测非平稳的时间序列，其具有强大的记忆和非线性建模能力，可以捕捉到时间序列中的复杂模式和趋势[4]。在这种情况下，LSTM模型可能会自动学习到时间序列的非平稳性，并在预测中进行适当的调整。其作为循环神经网络（RNN）的特殊形式，继承了循环神经网络的优点。首先，利用记忆机制，可以有效提取时间序列数据的时间依赖性。其次，在模型训练时，学习到的权重参数在时间步骤之间是共享的，故对长时间序列的训练具有一定的可拓展性，而且比起传统的神经网络模型，它所需参数数量较少，降低了模型的复杂度。最后，它也具有LSTM神经网络特有的优势，对训练时权重变化不稳定而产生梯度消失和梯度爆炸问题有着不错的改善效果。LSTM单元的主要结构由3个门控制器和记忆细胞组成。其中，输入门控制特征的流向信息，输出门控制特征的输出信息，遗忘门控制特征的去除与遗忘，记忆细胞负责存储细胞状态信息。通过不同功能门的控制，从而解决RNN存在的长期依赖问题[5]。LSTM单元内的计算过程为：