基于timegan扩增技术,进行多维度数据扩增(Python编程,数据集为瓦斯浓度气体数据集)

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1.数据集介绍

瓦斯是被预测气体,其它列为特征列,原始数据一共有472行数据,因为原始数据比较少,所以要对原始数据(总共8列数据)进行扩增。

开始数据截图

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 截止数据截图

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2. 文件夹介绍

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lstm.py是对未扩增的数据进行训练和测试

gan_code.py是数据扩增文件。

gan_data1.npy保留扩增以后的伪数据

gan_lstm.py 是利用扩增后的数据与原始数据的一部分一起作为训练集,对测试集进行测试。

扩增程序运行视频(为减小视频时长,视频中训练次数设置为2)

基于timegan扩增技术,进行多维度数据扩增_哔哩哔哩_bilibili

扩增程序运行5000个train_steps,也就是训练5000次后,将扩增数据与真实数据,利用PCA和TNSE进行特征可视化,可以看出扩增出来的数据与原始数据特征分布近似,扩增数据效果较佳。

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对8列数据,随机选出每列的24个连续的点,真实值与生成的数据对比:

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 2.利用LSTM进行预测

将原始数据集的最后一半(236行,也就是263个样本作为测试集),前面一半单独作为训练集,模型经训练后,对测试集的效果如下:

RMSE: 0.18512594640992197

MAE: 0.11461186704684799

MSE: 0.0342716160341693

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将原始数据集的最后一半(236行,也就是263个样本作为测试集),前面一半和扩增后的数据一起组成训练集,模型经训练后,对测试集的效果如下:

RMSE: 0.1454103476829004

MAE: 0.05941093629294589

MSE: 0.02114416921326198

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将原始数据集的最后80%(378行,也就是378个样本作为测试集),前面20%(95个样本)单独作为训练集,模型经训练后,对测试集的效果如下:

RMSE: 0.18795273726595538

MAE: 0.12856747175336741

MSE: 0.03532623144576525

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将原始数据集的最后80%(378行,也就是378个样本作为测试集),前面20%(95个样本)和扩增数据一起作为训练集,模型经训练后,对测试集的效果如下:

RMSE: 0.13263138712145212

MAE: 0.07024818880211464

MSE: 0.017591084849760494

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import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

from tensorflow import function, GradientTape, sqrt, abs, reduce_mean, ones_like, zeros_like, convert_to_tensor,float32
from tensorflow import data as tfdata
from tensorflow import config as tfconfig

#代码和数据集的压缩包:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJualZxq

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