GAN-Based Anomaly Detection for Multivariate Time Series Using Polluted Training Set
基于GAN的多变量时间序列污染训练集异常检测
https://github.com/sxxmason/FGANomaly
* numpy==1.21.2* scipy==1.7.1* scikit-learn==0.24.2* pandas==0.25.0* tqdm==4.62.3* torch版本根据自己设备cuda版本自行选择对应的pytorch版本
这里我们只复现SMAP数据集，其余数据集可直接进行替换设置。
时序数据集---SMAP&MSL
我们对代码新增加了数据集预处理部分，通过预处理生成该项目所需要的训练数据格式。
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运行data_preprocess.py文件，会在processed目录下生成对应的3个.pkl文件。
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将生成的文件放入对应的文件夹中，比如MSL数据集生成的数据放入msl_raw_data文件夹下，其余数据集类似。
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运行main.py
ldxdy/FGANomaly (github.com)
