给定一组数据，预测它们在下一时刻的值。
示例数据如下，为某地区每小时的温度（华氏度）和湿度（百分比）记录：

| 时间 | 温度 | 湿度 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1    | 72   | 63   |
| 2    | 70   | 65   |
| 3    | 75   | 68   |
| 4    | 74   | 70   |
| 5    | 71   | 72   |
你需要使用时序预测模型，根据历史数据来预测下一时刻（下一个小时）的温度和湿度。可以考虑使用时间序列分析的方法，如自回归移动平均（ARMA）、自回归积分移动平均（ARIMA）或长短时记忆网络（LSTM）等模型进行预测。在进行时间序列分析时，建议对数据进行平稳性检验和差分处理，以确保数据符合模型的要求。