matlab提供GAN生成时间序列数据的代码

在 MATLAB 中，可以借助深度学习工具箱中的 GAN（生成对抗网络）来生成时间序列数据。下面是一个简单的示例代码，用于生成基于正弦函数的时间序列数据：

% 设置参数
numTimeSteps = 1000;
numFeatures = 1;
latentDim = 10;
numEpochs = 200;

% 构造正弦函数样本
t = (0:numTimeSteps-1)';
XTrain = sin(t/10);

% 定义生成器网络
generator = [
    sequenceInputLayer(latentDim)
    fullyConnectedLayer(128)
    reluLayer
    fullyConnectedLayer(numTimeSteps*numFeatures)
    reshapeLayer(numFeatures,numTimeSteps)
    regressionLayer
];

% 定义判别器网络
discriminator = [
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    lstmLayer(100,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(1)
    sigmoidLayer
    regressionLayer
];

% 定义 GAN 网络
gan = ganetwork(generator,discriminator);

% 训练 GAN 网络
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',numEpochs, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'Plots','training-progress');
[trainedGAN,info] = trainNetwork(XTrain,gan,options);

在这个示例中，我们首先使用正弦函数生成了一个包含1000个时间步长的时间序列数据。然后，我们定义了一个包含 LSTM 层的生成器网络和一个包含 LSTM 层的判别器网络，并将它们传递给 GAN 网络进行训练。

在训练完成后，可以使用 GAN 网络生成新的时间序列数据，例如：

% 生成新的时间序列数据
ZNew = randn(latentDim,1);
XNew = predict(trainedGAN.Generator,ZNew);
plot(XNew)

这里我们使用 `predict` 函数来生成一个新的时间序列数据，并使用 `plot` 函数将其可视化。