帮我写一个基于python的天气预测系统

构建一个基于Python的天气预测系统是一个复杂的项目，通常涉及机器学习和数据科学。以下是一个简化的概述：

1. **数据收集**：首先，你需要获取历史天气数据，可以从公开气象API（如NOAA、OpenWeatherMap）或者政府发布的数据集获取。数据应包含日期、温度、湿度、风速等指标。

2. **数据预处理**：对收集到的数据进行清洗和整理，填充缺失值，转换成适合模型训练的格式。可能需要对时间序列数据进行特征工程，例如添加滑动窗口特征。

3. **选择模型**：对于时间序列预测，常见的模型有ARIMA、LSTM（长短期记忆网络）、Prophet等。选择哪种取决于数据的特性。

4. **模型训练**：利用历史数据训练选定的模型。可能需要划分训练集、验证集和测试集来调整超参数和防止过拟合。

5. **模型评估**：使用交叉验证或其他方法评估模型在测试集上的性能，常见的指标有均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、R²分数等。

6. **实时预测**：编写函数，输入当前日期，使用训练好的模型对未来一段时间的天气进行预测。

7. **用户界面**：创建一个简洁的用户界面，展示预测结果和关键天气信息，如温度范围、降雨概率等。

# 示例代码片段
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM

def load_data():
    # 加载并预处理数据

def build_model():
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(n_features, 1)))
    model.add(LSTM(50))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

def predict_weather():
    # 使用模型对未来天气进行预测

if __name__ == '__main__':
    data = load_data()
    scaler = MinMaxScaler()
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)
    model = build_model()
    # 训练模型并进行预测