python使用CGAN网络生成不同类型的时间序列并保存代码

下面是使用CGAN网络生成不同类型的时间序列并保存代码的示例：

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout, Concatenate, BatchNormalization, Activation
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
from keras.models import Sequential, Model
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import to_categorical

然后，我们需要定义一些常量和超参数：

# 定义常量
SEQ_LENGTH = 48  # 时间序列长度
NOISE_DIM = 100  # 噪声维度
NUM_CLASSES = 5  # 类别数
BATCH_SIZE = 32  # 批量大小
EPOCHS = 20000  # 训练轮数

# 定义超参数
DISC_LR = 0.0002  # 判别器学习率
GEN_LR = 0.0002  # 生成器学习率
OPTIMIZER = Adam  # 优化器
LOSS = 'binary_crossentropy'  # 损失函数
METRICS = ['accuracy']  # 评估指标

接下来，我们需要加载数据集。在这个示例中，我们将使用一个已经存在的时间序列数据集：

# 加载数据集
data = np.load('data.npy')

# 数据归一化
data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())

现在，我们可以定义生成器和判别器模型。生成器将噪声和类别标签作为输入，并生成一个时间序列。判别器将时间序列和类别标签作为输入，并输出一个二进制值，表示时间序列是真实的（1）还是虚假的（0）。

# 定义生成器模型
def build_generator():
    noise = Input(shape=(NOISE_DIM,))
    label = Input(shape=(1,), dtype='int32')

    label_embedding = Flatten()(Embedding(NUM_CLASSES, NOISE_DIM)(label))

    model_input = Concatenate()([noise, label_embedding])

    model = Sequential([
        Dense(256, input_dim=NOISE_DIM+NOISE_DIM),
        LeakyReLU(0.2),
        BatchNormalization(),
        Dense(512),
        LeakyReLU(0.2),
        BatchNormalization(),
        Dense(1024),
        LeakyReLU(0.2),
        BatchNormalization(),
        Dense(SEQ_LENGTH, activation='tanh'),
        Reshape((SEQ_LENGTH, 1))
    ])

    model_output = model(model_input)

    return Model([noise, label], model_output)


# 定义判别器模型
def build_discriminator():
    sequence = Input(shape=(SEQ_LENGTH, 1))
    label = Input(shape=(1,), dtype='int32')

    label_embedding = Flatten()(Embedding(NUM_CLASSES, SEQ_LENGTH)(label))
    label_embedding = Reshape((SEQ_LENGTH, 1))(label_embedding)

    model_input = Concatenate()([sequence, label_embedding])

    model = Sequential([
        Dense(512, input_dim=SEQ_LENGTH+SEQ_LENGTH),
        LeakyReLU(0.2),
        Dropout(0.3),
        Dense(256),
        LeakyReLU(0.2),
        Dropout(0.3),
        Dense(1, activation='sigmoid')
    ])

    model_output = model(model_input)

    return Model([sequence, label], model_output)

接下来，我们可以定义训练过程。首先，我们需要编译生成器和判别器模型，并为它们分别定义优化器和损失函数。然后，我们可以训练模型，使用生成器生成假时间序列样本，并使用判别器区分真实和假的时间序列样本。

# 编译生成器模型
generator = build_generator()
generator.compile(loss=LOSS, optimizer=OPTIMIZER(GEN_LR), metrics=METRICS)

# 编译判别器模型
discriminator = build_discriminator()
discriminator.compile(loss=LOSS, optimizer=OPTIMIZER(DISC_LR), metrics=METRICS)

# 固定判别器的权重，训练生成器
discriminator.trainable = False

gan_input_noise = Input(shape=(NOISE_DIM,))
gan_input_label = Input(shape=(1,), dtype='int32')
gan_output_sequence = generator([gan_input_noise, gan_input_label])

gan_output = discriminator([gan_output_sequence, gan_input_label])

gan = Model([gan_input_noise, gan_input_label], gan_output)
gan.compile(loss=LOSS, optimizer=OPTIMIZER(GEN_LR), metrics=METRICS)

# 开始训练
for epoch in range(EPOCHS):
    # 随机选择一批真实时间序列样本
    real_sequence = data[np.random.randint(0, data.shape[0], BATCH_SIZE)]
    real_label = np.random.randint(0, NUM_CLASSES, BATCH_SIZE).reshape(-1, 1)

    # 生成一批噪声
    noise = np.random.normal(0, 1, (BATCH_SIZE, NOISE_DIM))

    # 使用生成器生成一批假时间序列样本
    fake_sequence = generator.predict([noise, real_label])

    # 训练判别器
    discriminator_loss_real = discriminator.train_on_batch([real_sequence, real_label], np.ones((BATCH_SIZE, 1)))
    discriminator_loss_fake = discriminator.train_on_batch([fake_sequence, real_label], np.zeros((BATCH_SIZE, 1)))
    discriminator_loss = 0.5 * np.add(discriminator_loss_real, discriminator_loss_fake)

    # 训练生成器
    generator_loss = gan.train_on_batch([noise, real_label], np.ones((BATCH_SIZE, 1)))

    # 每1000轮输出一次损失
    if (epoch + 1) % 1000 == 0:
        print('Epoch %d Discriminator Loss: %f, Generator Loss: %f' % (epoch + 1, discriminator_loss[0], generator_loss[0]))

最后，我们可以使用生成器生成不同类型的时间序列，并将它们保存到磁盘上：

# 生成不同类型的时间序列
for i in range(NUM_CLASSES):
    label = np.array([i] * BATCH_SIZE).reshape(-1, 1)
    noise = np.random.normal(0, 1, (BATCH_SIZE, NOISE_DIM))
    generated_sequence = generator.predict([noise, label])
    np.save('generated_sequence_%d.npy' % i, generated_sequence)

    # 绘制时间序列图像
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.plot(np.arange(SEQ_LENGTH), generated_sequence[0], label='Generated')
    plt.legend()
    plt.savefig('generated_sequence_%d.png' % i)