Transformer這么火，LSTM這種“老古董”還有什么可研究的？

LSTM作為一個被充分驗證的、高效的問題解決工具，在Transformer爆火的現在，仍然是我們發論文的好選擇。

當然，單純“刷點”的LSTM論文確實難發了，但如果將LSTM視為一個強大的基礎模塊，用于解決實際問題，那空間就非常廣闊了，而且這樣更容易落地，工業界相當喜歡。

鑒于此，目前LSTM研究的技術路徑主要有四類：內部魔改型、結構增強型、機制融合型、新興架構結合型。為幫助大家更好的上手，我整理了126篇LSTM前沿論文。

本論文合集已按照上述路徑做好了分類，可以直接作為LSTM創新方向參考，開源代碼也整理了，想提升效率的同學可自取。

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內部魔改型

解決 “LSTM 性能 / 效率瓶頸” 問題，比如LSTM魔改。

Multi-Channel Multi-Step Spectrum Prediction Using Transformer and Stacked Bi-LSTM

方法：論文提出了一種新的多通道多步譜預測方法TSB，它通過“魔改”LSTM（即堆疊雙向LSTM）和Transformer架構，利用多頭注意力機制和堆疊Bi-LSTM來深度捕獲多通道譜數據的長期依賴關系，從而實現更準確的譜預測。

創新點：

• 提出了一種新的Transformer模型TSB，結合了編碼器 - 解碼器架構、多頭注意力機制和堆疊雙向LSTM，用于多通道多步譜預測。

• 多頭注意力機制能夠持續關注多通道譜序列的所有位置，而堆疊Bi - LSTM則可以逐層學習這些編碼特征，深度捕獲多通道譜數據的長期依賴關系。

• 在真實模擬平臺生成的數據集上進行了廣泛實驗，結果表明該算法相比基線方法具有更好的預測性能。

解決 “LSTM 單一模態 / 依賴建模不足” 問題，比如LSTM+注意力/Transformer、CNN-LSTM-Attention、LSTM+CNN。

A Respiratory Motion Prediction Method Based on LSTM-AE with Attention Mechanism for Spine Surgery

方法：論文提出了一種基于LSTM（長短期記憶網絡）和注意力機制的呼吸運動預測方法，用于脊柱手術。該方法通過LSTM捕捉呼吸運動的時間序列特征，并利用注意力機制聚焦于重要的時間步，從而提高預測精度。

創新點：

• 提出了一種基于LSTM和注意力機制的呼吸運動預測方法，能夠快速適應不同患者的呼吸模式，為脊柱手術中的精準操作提供支持。

• 引入了PCA降維技術，有效降低了呼吸運動數據的復雜度，提升了模型的訓練效率和預測性能。

• 實現了在短時間內（約2分鐘）利用少量數據完成模型訓練，并在333毫秒的延遲下達到了高精度的預測效果，滿足了臨床應用的需求。

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機制融合型

解決 “LSTM 數據質量 / 數量不足” 問題，比如LSTM+卡爾曼濾波、LSTM+GAN。

An end-cloud collaboration approach for state-of health estimation of lithium-ion batteries based on bi-LSTM with collaboration of multi-feature and attention mechanism

方法：論文提出了一種端云協作的鋰離子電池健康狀態（SOH）估計方法，使用Bi-LSTM和注意力機制進行高精度預測，并通過擴展卡爾曼濾波（EKF）融合端側和云側的估計結果，從而在保證實時性的同時，提高了SOH估計的準確性。

創新點：

• 提出端云協作的鋰離子電池健康狀態（SOH）估計方法，云側用深度學習模型確保高精度，端側用簡單模型保證實時性。

• 在云側的深度學習模型中引入了注意力機制，能夠自動識別和聚焦于與電池健康狀態強相關的特征，進一步提升模型的預測精度。

• 采用擴展卡爾曼濾波算法作為端云協作的核心，有效融合了端側和云側的估計結果，實現了在保證實時性的同時兼顧估計的準確性。

解決 “LSTM 可解釋性 / 領域適配差” 問題，比如LSTM+PINN、LSTM+KAN。

Physics-Informed LSTM-Based Delay Compensation Framework for Teleoperated UGVs

方法：論文提出了一種基于LSTM和PINN的混合方法，用于解決具有不確定性和動態變化的物理系統建模問題。LSTM用于處理時間序列數據，捕捉系統的動態行為，而PINN則通過嵌入物理定律來提高模型的準確性和泛化能力。

創新點：

• 提出了一種結合LSTM和PINN的混合模型，用于處理具有不確定性和動態變化的物理系統建模。

• 利用LSTM處理時間序列數據，捕捉系統的動態行為，而PINN則通過嵌入物理定律來提高模型的準確性和泛化能力。

• 通過實驗驗證了該混合模型在處理復雜物理系統時的有效性，展示了其在預測精度和計算效率方面的優勢。

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