一种基于深度学习融合模型的故障场景模拟方法及终端

本发明公开了一种基于深度学习融合模型的故障场景模拟方法及终端。该方法在包含生成器以及判别器的生成对抗网络中引入编码器，使得原本难以捕捉时间序列数据特征的生成对抗网络能够有效提取出时间序列数据的重要特征。在包含生成器以及判别器的生成对抗网络中引入数据的条件变量，使得生成器能够基于条件变量控制模拟故障数据的特性。同时，通过生成器和判别器进行相互对抗训练，由生成器生成尽可能逼真的模拟故障数据，使得判别器难以区分生成数据和真实数据，由判别器准确地区分生成数据和真实数据，使得生成器在迭代训练过程中不断学习如何生成更接近真实数据的模拟故障数据，从而提高生成数据的准确性。