深度学习时间序列预测：利用LSTM算法构建时间序列单变量模型预测气温 & 代码实现
随着人们对天气的需求越来越高，气象预测的准确性也成为了人们关心的焦点。传统的天气预测方法往往需要根据大量的历史数据进行分析和计算，然后通过相应的模型进行预测。而深度学习算法能够通过对历史数据的学习，直接预测未来值，具有很大的优势。
本文将介绍如何使用LSTM算法构建时间序列单变量模型，并使用该模型对气温进行预测。下面是实现过程的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler