可以具体展开说明修改细节吗?举例说明
时间: 2023-08-07 14:04:46 浏览: 52
当修改TimeGAN模型以实现从低维时间序列生成高维时间序列的目标时,您可以考虑以下具体细节和举例说明:
1. 修改嵌入器的结构:
- 增加嵌入器的网络层或单元数:为了适应更高维度的时间序列数据生成任务,您可以增加嵌入器网络中的层数或单元数。这样可以增加网络的表达能力,更好地捕捉高维数据的特征和结构。
- 调整嵌入器的输入和输出维度:原始一元时间序列数据通常是一维的,但对于高维时间序列数据生成任务,您可以调整嵌入器的输入和输出维度以适应更高维度的数据。例如,将一维输入扩展为多维输入,或增加嵌入器输出的维度。
2. 调整生成器的结构:
- 增加生成器的时间步长和维度:为了生成高维时间序列数据,您可以增加生成器的时间步长和维度。例如,如果低维时间序列数据每个时间步长有96个数据点,而高维时间序列数据每个时间步长有1440个数据点,则可以相应地调整生成器的结构,使其能够输出更长和更高维度的合成数据。
- 调整生成器的网络层或单元数:类似于嵌入器,您可以增加生成器的网络层或单元数,以增强其学习能力和表达能力。
3. 联合使用原始特征和嵌入器的输出:
- 将原始特征与嵌入器的输出连接起来:在生成器中,您可以将原始特征与嵌入器生成的潜在空间向量连接起来,作为生成器的输入。这样,生成器可以同时利用原始特征和嵌入器的输出来生成合成数据。
- 举例说明:假设您要从15分钟采集频率的低维时间序列数据生成1分钟采集频率的高维时间序列数据。您可以首先使用原始一元数据提取一些特征,例如平均值、方差等。然后,将这些特征与嵌入器生成的潜在空间向量连接起来,并将其作为生成器的输入,用于合成新的高维时间序列数据。
这些是一些修改细节的示例,以帮助您实现从低维时间序列生成高维时间序列的目标。具体的修改会根据您的数据和任务需求而有所不同,您可能需要进行实验和调整以达到最佳结果。