深度学习时间序列预测的经典入门项目实践

时间序列预测是深度学习中的重要应用领域之一。通过对过去的时间序列数据进行分析和建模，我们可以预测未来的趋势和变化。本文将介绍一个经典的零基础入门项目，帮助读者快速入门深度学习时间序列预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备工作环境。确保电脑已经安装好以下软件和库：

1. Python 3.x
2. TensorFlow 2.x 或者 PyTorch（选择其中之一）
3. numpy
4. pandas
5. matplotlib

接下来，我们以一个实例讲解深度学习时间序列预测的基本步骤。

步骤 1：加载和准备数据

首先，我们需要加载并准备数据。常见的时间序列数据包括股票价格、气温记录、销售数据等。在这个示例中，我们使用气温数据集。

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv(