创建一个模型，可以预测某个地区的未来气温。 
我们要预测美国德克萨斯州达拉斯市未来一周的气温。我们已经收集了过去几年这个时候的历史气温数据，包括每小时的温度、湿度、风速等参数。
这是一个时间序列预测问题，可以使用循环神经网络（如LSTM）进行建模。输入特征可以包括历史气温、湿度、风速等参数。输出则是未来一周每小时的气温预测。需要对数据进行预处理和归一化，使用适当的损失函数和优化算法进行训练，在验证集上进行调参。