基于扩散模型的数据预测方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种基于扩散模型的数据预测方法、装置、设备及存储介质，包括获取历史和实时的多通道信号时间序列数据；构建预处理模型，预处理模型用于对输入的多通道信号时间序列数据进行Min‑Max归一化，将归一化后的数据转换成二维张量图像，二维张量图像的横坐标为时间轴，二维张量图像的纵坐标为不同信号通道，在时间轴上设置加噪起始点，并由加噪起始点朝时间轴下方对二维张量图像添加高斯噪声；根据第一加噪图像数据训练基于U‑net的扩散模型，得到多通道信号数据预测模型；将第二加噪图像数据输入多通道信号数据预测模型；基于Min‑Max归一化将预测的二维张量图像转换为预测的多通道信号时间序列数据。本发明可以实现了多通道信号时间序列数据预测。