TimeGAN在瓦斯浓度数据扩增中的应用与实践

1. 瓦斯浓度数据扩增的背景与挑战

在工业安全监测领域，瓦斯浓度数据是预防煤矿事故的关键指标。原始数据集通常存在样本量不足（如本例仅472行）、采集成本高、极端场景覆盖不全等典型问题。传统的数据扩增方法如SMOTE在时间序列数据上表现欠佳，因为它们会破坏气体浓度变化的时间依赖性和多变量间的动态关联。

瓦斯数据具有三个关键特性：

1. 时间连续性：当前时刻的浓度值与历史状态强相关
2. 多变量耦合：温度、湿度等环境参数与瓦斯浓度存在非线性相互作用
3. 非平稳性：不同作业阶段的数据分布可能发生漂移

提示：在煤矿监测场景中，瓦斯浓度超过1%即达到警戒值，但实际数据集中此类危险样本往往极度稀缺，这正是需要高质量数据扩增的核心原因。

2. TimeGAN的核心原理与适配改造

2.1 TimeGAN的三大核心组件

TimeGAN（Time-series Generative Adversarial Networks）通过联合训练生成器和判别器，同时引入自回归模块保留时序特性：

1. 嵌入网络：将原始序列映射到潜空间，学习时间步间的动态模式

   python复制class Embedder(nn.Module):
       def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
           super().__init__()
           self.rnn = nn.GRU(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
       
       def forward(self, x):
           _, h_n = self.rnn(x)  # 只取最后隐藏状态
           return h_n.squeeze(0)
   

2. 生成网络：在潜空间生成合成序列

   python复制def generate_noise(batch_size, seq_len, latent_dim):
       return torch.randn(batch_size, seq_len, latent_dim)
   

3. 监督网络：强制生成器学习时间动态

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