本发明涉及无创收缩压和舒张压的预测技术领域，具体公开了一种基于TCN模型和PPG信号的智能血压预测方法，包括：采集PPG信号，并对PPG信号进行分割，将分割后的PPG信号样本分为训练集和测试集；将训练集和测试集中的PPG信号样本进行归一化处理；确定初始血压预测网络TCN模型，将训练集中归一化处理后的PPG信号样本输入到初始血压预测网络TCN模型中进行训练，得到训练后的血压预测网络TCN模型；将测试集中归一化处理后的PPG信号样本输入到训练后的血压预测网络TCN模型中进行血压预测，得到血压预测结果。本发明提高了整个预测模型的关联性和预测精度，能够有效且准确的实现人体收缩压和舒张压的预测。