Summary  
This chapter demonstrates how LSTM networks use forget, input, and output gates to update long-term and short-term memory for sequential data modeling and step-wise prediction.

General domain of usage  
Business forecasting

Ein Beispiel dafür, wie **LSTM**-Netzwerke auf die Vorhersage von Zeitreihen angewendet werden können, wird untersucht. Das folgende Diagramm veranschaulicht die Leistung von **Unternehmen A** über einen Zeitraum von fünf Monaten.


- **Daten**: Die x-Achse stellt die **Monate** dar, während die y-Achse die **Leistungskennzahl** (z. B. Umsatz, Erlös usw.) im Bereich von 5 bis 15 zeigt;
- **Zeitreihenprognose**: Ein LSTM kann verwendet werden, um den Trend zu analysieren und zukünftige Werte auf Basis vergangener Daten vorherzusagen. Im Diagramm sind Schwankungen zu erkennen, die das LSTM analysiert, um die kommenden Monate vorherzusagen;
- **LSTM-Anwendung**: Mithilfe der Daten der vergangenen Monate lernt das LSTM-Netzwerk das Muster von Anstiegen und Rückgängen in der Leistung von Unternehmen A und kann zukünftige Leistungstrends prognostizieren.



Dies ist eine typische Anwendung von **LSTM** in der Geschäftsprognose, bei der vergangene Leistungen zur Vorhersage zukünftiger Trends genutzt werden. Das LSTM-Modell lernt aus den Zeitreihendaten und kann für genauere Prognosen eingesetzt werden, insbesondere wenn komplexe Abhängigkeiten über die Zeit bestehen.


Was stellt die y-Achse im Leistungsdiagramm für Unternehmen A dar?

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Beispiel Für LSTM

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