この研究ではLong Short-Term Memory（LSTM）がバイアス補正に有効だと考えられています。LSTMはリカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、時系列データ内の長期的依存関係をキャプチャする能力を持っています。特に時間依存性や非線形関係性を捉える点で優れており、過去から学んだ情報を保持しながら次々と新しい情報を処理することが可能です。そのため、ストームサージ予測時に発生するシステムエラー（バイアス）を推定・修正する際に適しています。