timegan matlab

TimeGAN是一种基于生成对抗网络（GAN）的时间序列生成模型，可以用于生成具有与原始数据相似统计特征的合成时间序列数据。以下是使用Matlab实现TimeGAN的步骤：

1. 下载TimeGAN的Matlab实现代码，并将其添加到Matlab路径中。

2. 准备数据集。将原始时间序列数据集分为训练集和测试集，并将其转换为Matlab中的矩阵格式。

3. 对数据进行归一化处理。使用min-max归一化方法将数据缩放到[0,1]范围内。

4. 训练TimeGAN模型。使用训练集数据训练TimeGAN模型，并保存训练好的模型。

5. 生成合成时间序列数据。使用训练好的TimeGAN模型生成具有与原始数据相似统计特征的合成时间序列数据。

以下是使用Matlab实现TimeGAN的示例代码：

% 加载数据集
load('data.mat');

% 将数据集转换为Matlab矩阵格式
TrainIp = TrainIp';
TestIp = TestIp';

% 对数据进行归一化处理
mn = min(TrainIp);
mx = max(TrainIp);
TrainIp = (TrainIp - mn) / (mx - mn);
mn2 = min(TestIp);
mx2 = max(TestIp);
TestIp = (TestIp - mn2) / (mx2 - mn2);

% 设置TimeGAN模型参数
params.no = 24; % 时间序列长度
params.nz = 10; % 隐变量维度
params.niter = 10000; % 迭代次数
params.gamma = 1; % 损失函数权重
params.lr = 0.001; % 学习率

% 训练TimeGAN模型
model = train(TrainIp, params);

% 生成合成时间序列数据
synthetic_data = generate(model, size(TestIp, 1));

% 将合成数据还原到原始数据范围内
synthetic_data = synthetic_data * (mx2 - mn2) + mn2;

% 可视化合成数据和原始数据
figure;
plot(TestIp);
hold on;
plot(synthetic_data);
legend('Original Data', 'Synthetic Data');