Viene esplorato un esempio di come le reti LSTM possano essere applicate alla previsione di serie temporali. Il grafico seguente illustra l'andamento delle prestazioni della Società A in un periodo di cinque mesi.

• Dati: l'asse x rappresenta i mesi, mentre l'asse y mostra la metrica di prestazione (ad esempio, vendite, ricavi, ecc.) con valori compresi tra 5 e 15;
• Previsione di serie temporali: un LSTM può essere utilizzato per analizzare la tendenza e prevedere i valori futuri sulla base dei dati passati. Nel grafico si possono osservare delle fluttuazioni, che l'LSTM analizzerà per prevedere i mesi successivi;
• Applicazione dell'LSTM: utilizzando i dati dei mesi precedenti, la rete LSTM apprende il modello degli aumenti e delle diminuzioni nelle prestazioni della Società A e può prevedere le tendenze future delle prestazioni.

Questa è un'applicazione tipica delle LSTM nella previsione aziendale, dove le prestazioni passate vengono utilizzate per prevedere le tendenze future. Il modello LSTM apprende dai dati di serie temporali e può essere utilizzato per previsioni più accurate, soprattutto in presenza di dipendenze complesse nel tempo.