隐地，一个充满危险的地方，一个老人站立其中，却丝毫不害怕，吩咐着身边一位少年，将几个蓝色晶体摆在地上。
晶体之间凭借着一股奇妙力量相互联系，慢慢亮了起来，却泛着墨绿的色泽，紧接着蓝色晶体碎裂，墨绿光芒西射，从中出现了一个少年。
少年名叫方闲，一副十五六岁的模样，似乎刚刚苏醒的样子，揉了揉眼睛，看着这陌生的地方，有点茫然。
方闲看向老人，还未开口说话，一声咆哮从不远处传来，巨大的身躯逐渐出现，信息是通过一个“门”结构来进行添加和删除的，这个“门”结构被训练用于学习保存或忘记什么信息，在LSTM中这个结构极其重要。
LSTM有三种类型的门结构：遗忘门、输入门和输出门，三种门都有权重向量和偏置项，并设置了sigmoid函数，随后三种门将结合它们处理信息数据，通过计算向量得到新向量数据信息，以此保证LSTM对信息的更新、传递与分析。
门结构中包含着sigmoid激活函数。
Sigmoid激活函数被用于调节流经网络的值，作用类似于tanh函数，只是sigmoid函数将数值调节到0和1的范围内，而不是将其压缩成-1和1之间的值。
对现存的气温预测模型进行分析后，将以LSTM算法为基础，针对气温数据非平稳性这一点问题，采用EMD方法进行处理，消除时间序列数据上非平稳性的影响，对LSTM算法进行改进，建立EMD-LSTM模型预测，对模型预测效果进行分析评价。
设置sigmoid函数对于数据信息的处理很有帮助，它有助于更新或忘记信息，因为在数学上，0乘以任何数得到的结果都是0，这样处理后该信息将被删除，同样地，任何数乘上1得到的都是其本身，这个信息就会被完美地保存下来。
所以，通过sigmoid函数网络就知道该忘记哪些数据，该保存哪些数据。
为了进行预