源数据节点
包含 Hill of Towie、21 台风机、T02、时间划分、z-score 归一化和 144 个历史时间步。
3D Force Graph Desk
3D 模型结构
这一页使用开源 `3d-force-graph` 把项目流程拆成可旋转的三维节点网络。图中包含源数据、T02 风机、归一化、滑动窗口、 分解分量、原始风速通道、LSTM/Transformer 内部隐藏层、连接线、预测输出和评价指标。
Interactive Exhibit
详细神经网络节点图
源数据
21 turbines
21 turbines
窗口与分解
144 steps
144 steps
隐藏层节点
LSTM / Transformer
LSTM / Transformer
未来预测
24 steps
24 steps
默认显示安全静态预览。点击按钮后加载 3D force graph 详细网络。
隐藏层节点
LSTM 展示两层各 128 个 hidden 节点、W_ih/W_hh 和四个门；Transformer 展示 embedding、注意力矩阵、4 个注意力头、FFN 和解码头。
连接线与矩阵
FC 层用真实全连接边和矩阵节点表达；LSTM 循环权重、Transformer 注意力权重用矩阵节点表达，避免把结构画错。
Visualization Choices
可视化方案分工
3d-force-graph 互动展示
适合放在网站上让读者旋转查看数据流、分解通道、隐藏节点和预测输出。它强调讲解性，不作为模型结构的唯一证明。
Netron 真实结构核查
适合打开 ONNX 文件核查 LSTM/Transformer 的真实计算图、输入输出形状和算子，证明网页结构不是凭空画的。
二维论文框架图
适合论文正文和答辩 PPT，重点表达 Raw、A 组、B 组、C 组、无泄漏分解和 144→24 预测任务，不追求三维效果。
TensorSpace.js、OpenNetwork 这类工具可以作为视觉参考，但本项目最终仍采用“自定义 3D 展示 + Netron 核查 + 二维论文图”的组合。这样既能保留网站的互动效果，也能保证论文表达足够清晰严谨。