本文深入研究了基于长短时记忆网络（LSTM）的双层贷款风险预测模型，旨在为金融领域提供更为准确和可靠的违约风险评估工具。首先，我们回顾了LSTM在时间序列数据处理中的优越性，并解释了其在贷款违约预测中的合理应用。紧接着，详细探讨了双层模型的结构及其每一层的作用，强调了模型的层次化特征提取能力。在模型复现过程中，我们注重了超参数的调优和数据预处理的重要性，以确保模型具有更好的泛化性能。通过实证实验，我们验证了模型在不同数据集上的鲁棒性，并展示了其在实际应用中的效果。最后，文章总结了LSTM双层贷款风险预测模型的关键优势和应用前景，为相关领域的研究提供了有益参考。