Codex 100个真实案例 - 用AI做天气数据分析预测（LSTM时序预测） Codex 100个真实案例 - 用AI做天气数据分析预测（LSTM时序预测）📌 文章简介：本案例使用 Codex 从零搭建一个完整的天气数据分析与预测系统。我们将通过开源天气 API 获取历史数据，使用 Pandas 进行数据探索与特征工程，然后用 PyTorch 构建 LSTM 时序预测模型，实现未来 7 天的天气预测。最终还会搭建一个 Web 可视化界面，并对比 LSTM、GRU、Transformer 三种模型的预测效果。全程用自然语言驱动 Codex 完成，零手写代码！🎯 案例目标本案例的最终目标是构建一个端到端的天气预测系统，具体包括：数据获取：从 Open-Meteo 免费 API 拉取某城市近 5 年的历史天气数据数据探索：分析温度趋势、降雨分布、季节性规律特征工程：构建时间特征、滑动窗口特征、延迟特征模型训练：使用 PyTorch LSTM 进行时序预测模型评估：可视化预测结果 vs 实际值对比图多步预测：一次预测未来 7 天的气温走势Web 展示：Flask