选择LSTM网络结构和参数的具体方法可能因任务而异，但以下是一些基本的指导原则：

  1. 网络结构：

   - LSTM的网络结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层将输入序列传递给隐藏层，隐藏层通过选择性地遗忘和记忆信息来处理序列上下文，然后输出给输出层进行预测或分类。

   - LSTM的隐藏层通常包含多个LSTM单元，以便更好地捕捉序列信息。每个LSTM单元都有输入门、遗忘门和输出门，来控制信息的流动。

   - 若要更深地堆叠LSTM层，可以将多个LSTM层堆叠在一起。这样可以增加模型的表达能力，但也增加了参数数量和计算成本。

  2. 参数选择：

   - 隐藏层单元数：这个参数决定了LSTM模型的容量大小。如果模型容量过小，可能会导致欠拟合；如果容量过大，可能会导致过拟合。一般来说，可以从一小部分数据开始，逐渐增加隐藏层单元数，观察模型性能的变化，找到合适的数值。

   - 学习率：学习率决定了模型在每次参数更新时的步长。太小的学习率会导致收敛速度慢，而太大的学习率会导致模型无法收敛。可以尝试不同的学习率，并观察模型的训练损失变化，找到合适的数值。

   - 优化器和损失函数：在LSTM训练过程中，选择合适的优化器和损失函数也很重要。常用的优化器有随机梯度下降（SGD）、Adam等，常见的损失函数有均方误差（MSE）、交叉熵等。可以根据具体任务的特点选择合适的优化器和损失函数。

  3. 超参数调优：

   - 对于神经网络模型，还有一些超参数需要调优，如批大小、迭代次数等。可以使用交叉验证或者网格搜索等方法来进行超参数调优，选取最优的超参数组合。

  需要注意的是，以上只是一些基本的指导原则，实际选择LSTM网络结构和参数还需要考虑具体的问题领域、数据集特点和预期任务等因素。