简约风科技模型展示插画素材

生成一张用于学术论文的时间序列预测深度学习模型结构对比示意图，整体风格为规范科研绘图风格，背景为纯白色或浅灰色，线条清晰，布局规整，无装饰性元素，适合论文正文或方法章节使用。图像以并列布局方式展示多种时间序列预测模型的核心结构，用于说明不同模型在同一预测系统中的实现形式与结构差异。图像顶部统一展示时间序列输入与预测区间示意。左侧为历史观测序列输入窗口，右侧为预测区间，用垂直分割线区分历史数据与未来时间步，标注输入窗口长度和预测步长，作为所有模型的统一输入输出设定。图像主体区域分为四个并列子区域，每个子区域对应一种模型结构，整体尺寸和布局保持一致，便于结构对比。每个模型区域均从左到右展示数据流向，输入端统一连接历史时间序列窗口，输出端连接预测结果。第一个子区域为 LSTM 模型结构。展示由多层 LSTM 单元堆叠组成的网络结构，每一层用重复的门控单元模块表示，体现时间步间的递归连接关系。LSTM 层后接全连接输出层，生成多步预测结果。第二个子区域为 TCN 时间卷积网络结构。展示由多层一维因果卷积组成的网络，每一层卷积块用矩形表示，并标注扩张卷积和因果约束。卷积层之间通过残差连接相连，体现感受野逐层扩展的特性。最终通过输出层生成预测结果，突出并行计算与长历史覆盖能力。第三个子区域为 Transformer 时间序列模型结构。展示输入嵌入与位置编码模块，随后连接多层自注意力与前馈网络模块。注意力层以简化的多头注意力结构表示，标注为 Self-Attention 和 Feed Forward。结构强调序列整体建模方式，避免细节堆叠，最终连接预测输出层。第四个子区域为 N-BEATS 模型结构。展示由多个 Stack 顺序堆叠的模块，每个 Stack 内包含多个 Block。Block 内部由全连接层组成，并分为 Backcast 与 Forecast 两个输出分支。Backcast 用于更新残差并传递至下一 Block，Forecast 用于累加预测结果。多个 Stack 的预测结果在右侧汇总，形成最终预测输出，突出模块化残差分解机制。所有模型使用统一的图形语言和配色方案，不同模型采用不同色系但保持低饱和度，例如蓝色系、橙色系、绿色系和灰色系。线条粗细一致，字体清晰统一，模块对齐整齐，避免视觉干扰。图中适度添加简短标签说明各模型关键结构名称，不添加冗余文本。