基于改进GAN的闸门结构数据增强研究

黄建章; 张钰奇; 铁瑛; 徐平

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240455

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基于改进GAN的闸门结构数据增强研究

更新时间：2026-02-25

- 基于改进GAN的闸门结构数据增强研究
- Vol. 43, Issue 1, Pages: 103-107(2025)
- 作者机构：
  
  1. 郑州大学机械与动力工程学院
  2. 郑州大学水利与交通学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240455
  CLC： TV663
- Published：2025
- 稿件说明：
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黄建章, 张钰奇, 铁瑛, et al. 基于改进GAN的闸门结构数据增强研究[J]. 2025, 43(1): 103-107.
DOI：

黄建章, 张钰奇, 铁瑛, et al. 基于改进GAN的闸门结构数据增强研究[J]. 2025, 43(1): 103-107. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20240455.

摘要

为保证大坝闸门的正常运行，需在闸门上布置大量传感器进行健康监测。然而在实际运行中，由于闸门所处的工作环境恶劣，经常造成传感器所采集数据发生缺失，导致采集的数据样本不充足，不具有代表性。对此，基于传统的生成对抗网络(GAN)算法，提出了Attention-GAN算法对原始数据进行扩充。试验结果表明，Attention-GAN算法生成样本与原始样本之间的相似性比传统的GAN算法得到了明显提高，其中平均余弦相似度在闸门数据集上相较于GAN提高了9.87%。可见该算法能够有效地实现小样本露顶式闸门加速度数据增强。

Abstract

关键词

Keywords

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