简约风数据模型分析场景插画素材

生成一张用于学术论文发表的集成式时间序列预测模型架构示意图。整体风格为规范的科研绘图风格，背景为纯白色或浅灰色，画面简洁，无装饰性元素，无卡通或插画风格，线条清晰，布局规整，适合期刊论文和学位论文使用。图像整体采用自左向右的数据流结构。最左侧为统一的数据输入模块，表示时间序列历史观测窗口，用折线或矩形序列示意历史数据，标注为历史输入窗口。历史数据通过分支结构同时输入到多个深度学习预测模型中，体现多模型并行建模思想。中间区域为模型集成层，包含四类深度学习模型，每一类模型以独立子模块表示，但整体风格保持一致。第一类为 LSTM 模型模块，内部结构采用堆叠的循环单元表示，体现多层 LSTM 网络，用箭头表示时间步依赖关系，强调其对长期依赖信息的建模能力。第二类为 TCN 模型模块，内部使用一维因果卷积结构示意，通过逐层扩展的卷积感受野表示扩张卷积特性，突出其并行计算和长历史覆盖能力。第三类为 Transformer 模型模块，内部由编码器结构组成，用多头注意力和前馈网络的简化符号表示，突出其对全局依赖关系的建模方式，并标注时间序列位置编码概念。第四类为 N-BEATS 模型模块，采用多 Stack 和多 Block 的残差结构表示，每个 Block 同时输出 Backcast 和 Forecast，Block 之间通过残差连接，多个 Stack 的预测结果逐步累加，体现其分解式预测思想。各模型模块下方统一标注为独立预测输出，每个模型输出对应一条预测结果序列。所有模型输出通过箭头汇聚到右侧的预测融合模块，表示模型集成与结果汇总过程。融合模块可用加权求和或集成预测节点表示，不需展示具体算法细节，仅强调多模型协同输出。最右侧为全局预测输出模块，用清晰的节点表示最终预测结果，并标注为集成预测结果。该输出与左侧历史输入在时间轴上对齐，明确区分历史区间与预测区间。图像配色采用低饱和度科研常用色系，不同模型使用不同但协调的颜色区分，例如浅蓝、浅橙、浅绿和浅紫，避免强对比色。文字标注简洁规范，使用英文或中英文对照，如 LSTM、TCN、Transformer、N-BEATS、Historical Input、Forecast Output、Ensemble Forecast。所有模块对齐统一，箭头方向明确，整体结构清晰，突出多模型并行与集成预测的系统设计思想。