使用Python实现深度学习模型：智能天气预测与气候分析

在现代科技的推动下，天气预测和气候分析变得越来越智能化和精准。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个智能天气预测与气候分析模型，帮助我们更好地理解和预测天气变化。本文将从数据准备、模型构建、训练与评估等方面进行详细讲解。

一、数据准备

天气预测模型需要大量的历史气象数据，这些数据通常包括温度、湿度、风速、气压等。我们可以从公开的气象数据集（如NOAA、NASA等）获取这些数据。以下是数据准备的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd