1.一种基于CTGAN的隧道病害监测数据增强方法，其特征在于，包括：获取隧道现场病害的真实数据表格，并进行病害类型标注及病害特征预处理；从预处理后的病害特征中提取时间序列特征和空间位置特征；以时间序列特征、空间位置特征和病害类型为条件信息训练CTGAN，并利用训练后的CTGAN生成与预处理后的真实数据表格具有相似分布的合成数据，得到新样本数据表格；在生成新样本数据表格后，结合统计方法和支持向量机对生成的合成数据效果进行验证，以评估合成数据与真实数据的相似性；其中，所述时间序列特征为裂缝长度、宽度、深度随时间变化的趋势信息，通过整理同一位置、同一病害的多次观测记录，按时间顺序形成时间序列数据；利用线性回归、差分分析方法分析这些特征的变化趋势，提取出平均增长速率、最大增长速率和波动幅度关键指标，以描述病害随时间的变化特征；所述空间位置特征为隧道结构中的具体位置信息，通过坐标定位、区段和位置编码方法提取具体位置信息，并分析病害特征之间的相对空间关系，以构建反映病害空间分布的特征；所述CTGAN包括条件生成器和鉴别器；所述条件生成器，以随机噪声生成的小批随机向量为输入，结合条件信息生成对应的合成数据；所述鉴别器，以真实数据和合成数据为输入，进行数据真假的判断。
2.如权利要求1所述的一种基于CTGAN的隧道病害监测数据增强方法，其特征在于，所述真实数据表格，由若干条真实数据组成；所述病害类型标注是对每条真实数据进行病害类型的标注；所述病害特征是用于表述每种病害类型的具体指标或特性；所述预处理，包括数据编码、离群值检测与处理、缺失值填补、归一化。
3.如权利要求1所述的一种基于CTGAN的隧道病害监测数据增强方法，其特征在于，所述统计方法，具体为：对真实数据与合成数据的统计指标进行对比分析，包括最小值、最大值、均值、四分位数和标准差，确保合成数据在统计分布上与真实数据相似；通过可视化手段，绘制两组数据的分布直方图，进一步确认两者的相似性；进行k-means聚类分析，通过计算轮廓系数验证合成数据的聚类效果，确保与真实数据保持一致。
4.如权利要求1所述的一种基于CTGAN的隧道病害监测数据增强方法，其特征在于，所述支持向量机是分别使用真实数据和合成数据进行支持向量机模型的训练与评估，比较二者的模型训练测试效果，验证合成数据的有效性。
5.一种基于CTGAN的隧道病害监测数据增强系统，其特征在于，采用如权利要求1-4任一项所述的一种基于CTGAN的隧道病害监测数据增强方法，包括获取模块、提取模块、合成模块和验证模块：获取模块，被配置为：获取隧道现场病害的真实数据表格，并进行病害类型标注及病害特征预处理；提取模块，被配置为：从预处理后的病害特征中提取时间序列特征和空间位置特征；合成模块，被配置为：以时间序列特征、空间位置特征和病害类型为条件信息训练CTGAN，并利用训练后的CTGAN生成与预处理后的真实数据表格具有相似分布的合成数据，得到新样本数据表格；验证模块，被配置为：在生成新样本数据表格后，结合统计方法和支持向量机对生成的合成数据效果进行验证，以评估合成数据与真实数据的相似性。
6.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述的一种基于CTGAN的隧道病害监测数据增强方法。
7.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如权利要求1-4任一项所述的一种基于CTGAN的隧道病害监测数据增强方法。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-4任一项所述的一种基于CTGAN的隧道病害监测数据增强方法。
