在处理复杂时序任务时，LSTM 与强化学习的融合架构正成为备受关注的解决方案。这种技术路径充分发挥了 LSTM 在时序数据建模中的长期依赖捕捉能力，以及强化学习动态优化决策策略的优势，尤其适用于部分可观测环境下具有时序依赖特性的决策场景。

从应用落地来看，该技术组合已在多个关键领域实现突破：以金融预测为例，通过构建动态自适应决策系统，有效应对市场数据的时序波动与不确定性。随着各行业对智能决策系统的实时性、自适应性需求持续提升，相关研究近期在 ICML、NeurIPS 等顶会及高水平期刊上成果频发，展现出旺盛的创新活力与广阔的发展前景。

对于论文er来说，这方向未来的创新可围绕模型架构优化、跨领域应用扩展、实际场景难题攻克等方向展开。另外还需注意LSTM+强化学习对算力的高要求，建议使用参数共享等降低复杂度。我这边整理了11篇LSTM+强化学习前沿论文（有代码），需要参考的可无偿获取。

以下为近期该领域的前沿研究成果精选：

1. 级联 LSTM 网络驱动的深度强化学习股票交易系统

方法：研究构建了分层级联的 LSTM 网络结构，首先对股票时间序列数据进行多尺度特征提取，继而将深度特征输入基于 PPO 算法的强化学习模块，通过策略梯度优化实现交易策略的动态调整。

创新亮点：

• 设计多层 LSTM 特征提取模块，增强时序数据的层次化表征能力
• 采用 PPO 算法构建策略优化框架，提升模型对动态市场环境的适应性
• 跨地域实证研究覆盖美、中、印、英四大市场，验证了模型的普适性与鲁棒性

  

2. 注意力机制增强的强化学习食品安全预测模型（RL-ALSTM）

方法：提出双层 LSTM 网络架构用于食品检测数据的时序特征建模，引入注意力机制聚焦关键检测指标，结合 DQN 强化学习框架实现合规率的精准预测。

创新亮点：

• 构建注意力增强的时序特征提取模块，提升关键信息识别能力
• 设计多维度奖励函数优化预测策略，突破传统 LSTM 模型的性能瓶颈
• 多数据集对比实验表明，预测精度较传统机器学习方法提升 15%-20%

  

3. 个性化联邦强化学习驱动的泵站节能调度

方法：开发基于个性化联邦学习（PFL）与多智能体注意力深度强化学习（MAADRL）的联合框架，利用 LSTM 建模泵站运行的时序动态特性，通过联邦学习实现多站点数据协同，在满足供水约束下优化调度策略。

创新亮点：

• 提出个性化联邦学习机制，平衡全局模型通用性与本地站点特异性
• 引入多智能体注意力机制优化协作策略，提升复杂系统调度效率
• 工程实践显示，相比传统方法最高实现 10.6% 的能耗节约

  

4. LSTM 增强的无人机实时路径规划算法（RPP-LSTM）

方法：设计基于 LSTM 的序列状态编码器，将历史环境信息融入 DQN 决策网络，通过分层奖励函数优化无人机在复杂场景下的路径选择策略。

创新亮点：

• 构建时序感知的 Q 值网络，利用历史轨迹信息提升决策的全局视野
• 设计多维度奖惩机制，平衡路径安全性、平滑性与效率目标
• 对比实验表明，在复杂障碍物环境中，路径规划成功率较传统前馈网络算法提升 25%

  

这些研究不仅展现了 LSTM 与强化学习结合的多元创新路径，也为实际工程应用提供了可复用的技术范式。目前已整理该领域 11 篇最新论文（含开源代码），涵盖金融、能源、无人机、食品安全等多个前沿方向。

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