解题思路
本题就是模拟 LSTM 的前向传播过程。先读取长度为 T 的输入序列，每个时间步包含 B 个样本，每个样本有 D=5 个特征。然后读取输入门、遗忘门、输出门、候选细胞状态四组参数。
初始时隐藏状态和细胞状态都为 0。对于每个时间步，依次计算输入门、遗忘门、输出门和候选细胞状态，再用它们更新当前细胞状态和隐藏状态。每一步的隐藏状态都需要保存，最后输出所有时间步的隐藏状态以及最终细胞状态。
关键算法是 LSTM 前向传播模拟，按时间顺序递推即可。
复杂度分析
题目内容
某智能家居温控系统需要根据连续采集的环境信息预测室内温度的变化。由于室内温度会同时受到室外温度、空调设定温度、门窗开关状态、室内人员数量等因素影响，各因素之间还可能存在复杂的非线性关系，因此系统采用 LSTM 模型学习随时间变化的动态特征。
传感器每隔 5 分钟记录一次环境数据。每个时间步包含以下 5 个特征：
