变分自编码器(VAEs)是一种生成式人工智能,因其能够创建逼真的图像而备受关注,它们不仅可以应用在图像上,也可以创建时间序列数据。标准VAE可以被改编以捕捉时间序列数据的周期性和顺序模式,然后用于生成合成数据。本文将使用一维卷积层、策略性的步幅选择、灵活的时间...
那么时间序列数据基本上是该表在第 3 维的扩展,其中每个新表只是新时间步长的另一个数据集。 主要的区别是时间序列数据与表格数据相比有更多的数据点实例。 能源数据集的案例研究 如果我们看一下能源数据集,它实际上看起来只是一个常规的表格数据集,每一行都意味着一个新的时间步长,并以特性的形式具有相应的数据...
虽然此处的数据可用于时间序列模型,但看不到任何模式。由于实际数据包含与先前点的紧急模式关系,因此需要改进合成数据。随机游走是生成一些逼真行为的可行解决方案。在 Pandas 中创建随机游走需要遍历df的每一行。步行中的每一步都取决于上一步。 下面是生成随机游走的代码...
因此,我们得到了一个维度(19712,(24,28))的数据集,其中每个19712实例有24行(即时间步)和28个特性。 使用TimeGAN生成时间序列数据 TimeGAN(时间序列生成对抗网络)是一种合成时间序列数据的实现。论文的作者也提供了相应的Python实现,在本文中,我们将使用0.3.0版本,这是撰写本文时的最新版本。 pip install ydata-sy...
TimeGAN(时间序列生成对抗网络)是一种合成时间序列数据的实现。论文的作者也提供了相应的Python实现,在本文中,我们将使用0.3.0版本,这是撰写本文时的最新版本。 代码语言:javascript 复制 pip install ydata-synthetic==0.3.0 有关这方面的更多细节请参阅ydata-synthetic的github源代码。在本节中,我们将查看如何使用...
引入DoppelGANger以生成高质量的合成时间序列数据 在本节中,我将探索最近的模型以生成综合顺序数据DoppelGANger。 我将使用基于GAN的此模型以及由循环单位组成的生成器,使用两个数据集生成交易数据的综合版本:银行交易和道路交通。 我们使用了对DoppelGANger模型的修改,以解决顺序数据生成模型的局限性。
现在,从这个时间序列数据(energy_data)生成实际的合成数据是最简单的部分。我们在energy_data上训练TimeGAN模型,然后使用这个训练过的模型生成更多的数据。 from ydata_synthetic.synthesizers.timeseries import TimeGAN synth = TimeGAN(model_parameters=gan_args, hidden_dim=hidden_dim, seq_len=seq_len, n_seq=...
在R语言中,可以使用多种函数和包来生成时间序列数据。以下是一些常用的方法: 使用ts()函数创建基本时间序列对象: # 创建一个数值向量 data_vector <- c(10, 20, 30, 40, 50) # 指定时间序列的频率 frequency <- 4 # 例如,每年4次 # 创建时间序列对象 ...
生成器含有用于生成序列数据的LSTM，但有批量设置，其中每个LSTM单元输出多个时间点，以改善时间相关性。训练和生成时都支持可变长度序列（计划中，但尚未在我们的PyTorch版本中实现）。比如说，一个模型可以使用和创建10秒或15秒的传感器测量值。支持不随时间变化的固定变量（属性）。该信息常常与时间序列数据一同出现，...
生成时间序列数据、判断是否闰年 library(tidyverse)#lubridate时间日期 library(completejourney)#时间日期数据 #quarter #seq #leap_year transactions_sample %>% select(transaction_timestamp) %>% mutate( q = quarter(transaction_timestamp)) x <- seq(from = as.Date("2023-01-01"), to = as.Date("...