时间序列数据增强开源项目教程

1. 项目介绍

本项目是一个开源的时间序列数据增强方法集合，它提供了多种数据增强技巧，并使用Keras框架进行了实现。时间序列数据增强是一种在保持数据本质特征的同时，通过变换生成新的训练样本的方法，它能有效提高模型对时间序列数据的泛化能力。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你的系统中安装有Python 3.6.9以及以下依赖库：

• tensorflow-gpu==2.4.1
• keras==2.2.4
• numpy==1.19.5
• matplotlib==2.2.2
• scikit-image==0.15.0
• tqdm

你可以使用pip命令来安装这些依赖：

pip install tensorflow-gpu==2.4.1 keras==2.2.4 numpy==1.19.5 matplotlib==2.2.2 scikit-image==0.15.0 tqdm

使用Docker

如果你想使用Docker来运行本项目，可以执行以下步骤：

1. 进入docker目录。

2. 构建Docker镜像：

   sudo docker build -t tsa .
   

3. 运行Docker容器，并启动Jupyter Notebook：

   docker run --runtime nvidia -rm -it -p 127.0.0.1:8888:8888 -v `pwd`:/work -w /work tsa jupyter notebook --allow-root
   

   如果你的Docker版本较新，可能需要使用：

   docker run --gpus all -rm -it -p 127.0.0.1:8888:8888 -v `pwd`:/work -w /work tsa jupyter notebook --allow-root
   

数据集准备

本项目设计为使用UCR时间序列档案2018数据集。你可以从以下链接下载数据集：

https://www.cs.ucr.edu/~eamonn/time_series_data_2018/

下载后，将数据集解压到data目录下。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个使用本项目训练1D VGG模型并在FiftyWords数据集上进行数据增强的示例：

python3 main.py --gpus=0 --dataset=CBF --preset_files --ucr2018 --normalize_input --train --save --jitter --augmentation_ratio=4 --model=vgg

这个命令会启用抖动增强方法，并将训练数据集大小增加到原来的4倍。

4. 典型生态项目

由于本项目主要关注时间序列数据增强，因此与之相关的生态项目通常涉及时间序列分析、分类和预测。以下是一些典型的生态项目：

• 时间序列分类算法的实现和比较
• 基于深度学习的时间序列预测模型
• 时间序列数据的自动特征提取工具

这些项目可以与本项目结合使用，以增强模型训练的数据基础，提高模型性能。