时间序列预测方法、设备及介质

本申请提供一种时间序列预测方法、设备及介质，涉及数据预测技术领域。该时间序列预测包括：获取原始时间序列数据；根据原始时间序列数据，生成原始时序图像；根据原始时序图像，生成输入图像；采用预训练的视觉自监督学习模型，对输入图像中的预设空白区域进行预测，得到目标时序图像；根据目标时序图像，获取预设预测窗口的未来时间序列数据。根据原始时间序列数据生成原始时序图像，采用视觉自监督学习模型便可基于目标时序图像预测出未来时间序列数据；视觉自监督学习模型能够适应高度多样化时序数据，在面对时序领域不同的业务数据时，无需重新训练或进行大量调整，就能实现准确的预测，可实现通用，提升了模型的通用性和泛化能力。