基于VAE-GAN的工业互联网流量样本扩充方法及系统

本发明涉及流量样本扩充技术领域，特别涉及一种基于VAE‑GAN的工业互联网流量样本扩充方法及系统。首先根据原始训练数据得到张量数据，再根据VAE编码器实现局部特征向量和时序特征向量的提取，并生成上下文特征向量，根据上下文特征向量生成潜在变量数据，将潜在变量数据放入VAE解码器中进行数据扩充，得到重建数据；将重建数据输入至GAN模型的判别器中，能够对重建数据进行评估，判断其是否接近真实流量数据，并生成反馈信息，所述VAE解码器根据所述反馈信息调整自身参数，通过不断优化VAE解码器的自身参数，能够使其生出更逼真、更接近真实数据的流量样本，从而能够较为准确、客观的反映工业互联网的真实数据。