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1.1问题1：货量预测模型

问题1要求建立一个货量预测模型，预测未来一天各条线路的货量，并将每条线路的总货量拆解到10分钟的颗粒度。根据题目描述，使用LSTM(长短期记忆网络)来处理时间序列数据，从而对未来货量进行预测。

1.1.1货量预测模型-LSTM

LSTM是一种适用于时间序列预测的深度学习模型，它能够学习历史数据中的长期依赖关系。在本问题中，LSTM的目标是根据已有的历史货量数据，预测未来特定时间段内的货量。设定每条线路i的历史货量数据为{Q?(t?),Q?(t?),…,Q?(tn)},其中Qi(t?)是线路i在时间点t?