matlab2020b提供GAN生成时间序列数据的代码

以下是使用MATLAB 2020b生成时间序列数据的GAN代码示例：

1. 导入数据集

首先，需要导入包含时间序列数据的数据集。这里，我们将使用MATLAB自带的Mackey-Glass时间序列数据集。可以使用以下命令将其导入到MATLAB中：

load mgdata.dat
data = mgdata';

2. 定义生成器和判别器网络结构

接下来，我们需要定义GAN的生成器和判别器网络结构。这里，我们将使用一个简单的全连接神经网络。以下是生成器和判别器的代码示例：

% 定义生成器网络结构
generator = [
    imageInputLayer([1, 100], 'Normalization', 'none')
    fullyConnectedLayer(128)
    reluLayer
    batchNormalizationLayer
    fullyConnectedLayer(256)
    reluLayer
    batchNormalizationLayer
    fullyConnectedLayer(512)
    reluLayer
    batchNormalizationLayer
    fullyConnectedLayer(1000)
    reluLayer
    batchNormalizationLayer
    fullyConnectedLayer(2000)
    reluLayer
    batchNormalizationLayer
    fullyConnectedLayer(4000)
    reluLayer
    batchNormalizationLayer
    fullyConnectedLayer(8000)
    reluLayer
    batchNormalizationLayer
    fullyConnectedLayer(16384)
    reshapeLayer([16, 1024])
    transposedConv2dLayer([4, 4], 512, 'Stride', 2, 'Cropping', 1, 'Name', 'tconv1')
    batchNormalizationLayer('Name', 'bn1')
    reluLayer('Name', 'relu1')
    transposedConv2dLayer([4, 4], 256, 'Stride', 2, 'Cropping', 1, 'Name', 'tconv2')
    batchNormalizationLayer('Name', 'bn2')
    reluLayer('Name', 'relu2')
    transposedConv2dLayer([4, 4], 128, 'Stride', 2, 'Cropping', 1, 'Name', 'tconv3')
    batchNormalizationLayer('Name', 'bn3')
    reluLayer('Name', 'relu3')
    transposedConv2dLayer([4, 4], 1, 'Stride', 2, 'Cropping', 1, 'Name', 'tconv4')
    tanhLayer('Name', 'tanh')];

% 定义判别器网络结构
discriminator = [
    imageInputLayer([16, 1024, 1], 'Normalization', 'none')
    convolution2dLayer([4, 4], 64, 'Stride', 2, 'Padding', 1, 'Name', 'conv1')
    leakyReluLayer(0.2, 'Name', 'lrelu1')
    convolution2dLayer([4, 4], 128, 'Stride', 2, 'Padding', 1, 'Name', 'conv2')
    batchNormalizationLayer('Name', 'bn2')
    leakyReluLayer(0.2, 'Name', 'lrelu2')
    convolution2dLayer([4, 4], 256, 'Stride', 2, 'Padding', 1, 'Name', 'conv3')
    batchNormalizationLayer('Name', 'bn3')
    leakyReluLayer(0.2, 'Name', 'lrelu3')
    convolution2dLayer([4, 4], 512, 'Stride', 2, 'Padding', 1, 'Name', 'conv4')
    batchNormalizationLayer('Name', 'bn4')
    leakyReluLayer(0.2, 'Name', 'lrelu4')
    convolution2dLayer([4, 4], 1, 'Name', 'conv5')
    sigmoidLayer('Name', 'sigmoid')];

3. 定义GAN训练选项

接下来，我们需要定义GAN的训练选项。以下是GAN训练选项的代码示例：

% 定义GAN训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 200, ...
    'MiniBatchSize', 16, ...
    'Plots', 'training-progress', ...
    'Verbose', false, ...
    'ExecutionEnvironment', 'gpu');

4. 训练GAN模型

现在，我们可以使用定义好的生成器和判别器网络结构以及GAN训练选项来训练GAN模型。以下是训练GAN模型的代码示例：

% 训练GAN模型
GAN = gan(generator, discriminator, options);
[~, GAN] = trainNetwork(data, GAN, options);

5. 生成时间序列数据

最后，我们可以使用训练好的GAN模型来生成新的时间序列数据。以下是生成时间序列数据的代码示例：

% 生成时间序列数据
noise = randn(1, 100, 'single');
generatedData = predict(generator, noise);

这些代码可以帮助您在MATLAB 2020b中使用GAN生成时间序列数据。