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申请/专利权人：太原理工大学

摘要：本发明提供一种不规则的工业时序数据生成方法，属于工业时序数据生成技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种不规则的工业时序数据生成方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：提取不规则时序数据中的缺失指标和时间间隔指标，构建编解码器与生成对抗集成的不规则时序生成网络模型；训练编解码器，构建能够编码并重构数据的系统，处理并重构不规则多变量时间序列数据；利用生成对抗网络生成和原始数据类似的不规则模式的表征；利用训练好的生成器与解码器生成数据，通过解码器将这些表征转换回数据空间，以重构出类似不规则的时序数据，并基于下游任务反馈信号优化生成过程；本发明应用于不规则工业时序数据的生成。

主权项：1.一种不规则的工业时序数据生成方法，其特征在于：包括如下的数据生成步骤：步骤一：进行数据预处理：步骤1-1：提取不规则时序数据中的缺失指标，识别并量化数据中的缺失模式，针对缺失指标的计算公式为： 其中：X代表观测数据，t表示时间步，d表示维度，代表X中第t步的第d维变量，表示是否缺失，缺失则为0，否则为1；步骤1-2：提取不规则时序数据中的时间间隔指标，通过计算相邻时间戳之间的时间差，获得时间间隔序列，处理采用的计算公式为： 其中：tj代表第j个时间点，代表第j-1个时间点在d维变量上的缺失指标，表示在第j个时间点的d维变量上的时间间隔，同理，表示在前一个时间点j-1在d维变量上的时间间隔；步骤二：构建编解码器与生成对抗集成的不规则时序生成网络模型：步骤2-1：训练编解码器，构建能够编码并重构数据的网络，处理并重构不规则多变量时间序列数据：编码器部分通过接收原始数据X，并将其映射到含有缺失信息的隐含表征H，捕捉数据的缺失模式和时间间隔影响；解码器部分利用该隐含表征来重构数据包括观察值、缺失指标、时间间隔；步骤2-2：进入生成对抗网络的训练阶段，利用已训练好的编码器和生成对抗网络生成与原始数据相似的表征：生成器G负责基于随机噪声向量z生成新表征其目标是生成判别器无法区分的数据表征；判别器D区分生成的表征与真实表征H，目标是尽可能地将生成数据识别出来；通过这种对抗性训练直到达到纳什均衡，指导生成器生成与真实数据相似的数据表征；步骤2-3：利用步骤2-1和2-2中训练好的生成器与解码器生成数据，并借助下游任务反馈机制进行迭代优化：通过生成器从噪声向量生成包含缺失信息的隐含表征，通过解码器将这些表征转换回数据空间，以重构出类似不规则的时序数据，并基于下游任务反馈信号优化生成过程；步骤三：进行模型训练与测试：首先训练编解码器模块，通过观察值、缺失指标与时间间隔的重构缺失作为损失函数不断进行优化训练；接着训练生成对抗网络模块，最小化真实数据分布与合成数据分布之间的1-Wasserstein距离优化训练；最后通过训练好的生成器与解码器生成数据，并将原始数据与生成数据的分类结果作为监督信号反馈回解码器中对生成进行优化。

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