一种基于条件扩散模型的网络流量数据生成方法

本发明公开了一种基于条件扩散模型的网络流量数据生成方法，该方法提出一个基于条件扩散模型的网络流量模型训练框架。利用扩散模型的加噪和去噪过程训练网络流量模型。设计了一个基于Unet的Traff‑Unet神经网络实现对噪声参数的预测，整个训练过程其实就是在训练Traff‑Unet神经网络的参数。同时，改进基于Unet的网络架构，将网络流量的时间和空间特征等条件信息嵌入模型的训练过程，以增强模型对条件信息的学习能力，进一步提高网络流量模型的泛化能力。