Разработка нейронной сети для прогнозирования из погодных данных

Нужно разработать нейронную сеть, такого типа (https://keras.io/examples/structured_data/structured_data_classification_with_feature_space/ ), согласно туториалу или любого другого - главное чтобы можно было разработать модель в виде файла формата .h5 , далее подставлять в нее значения и получать прогноз.

Тематика - прогнозирование выработки электроэнергии солнечных батарей (Вольтаж - как раз характеризует размер выработки, макс = 1.7 Вольт, мин = 0 Вольт) исходя из текущего времени и погодных данных.

Краткое ТЗ:
- датасет [время от начала дня в в секундах , вольтаж, облачность, температура, градус направления ветра, скорость ветра] (На скриншоте в том же порядке представлены колонки данных). В модель нужно подставлять время и получать прогноз вольтажа (в Вольтах)
- нейронная сеть (ее код), где можно подставить значения для прогноза и получить его, например в Keras есть функция .predict(), с помощью которой можно получить прогноз
- генерирование модели в файле формата .h5
- код должен быть понятен мне чтобы я мог просто подставлять значения и получать прогноз (т е уровень сложности кода желателен как для новичка))