本发明涉及计算机，尤其涉及一种光线路终端扩容流程优化方法、装置、设备、介质及产品。
背景技术：
1、随着科技不断发展，网络已成为生活中不可分割的一部分，而在互联网的飞速发展的情况下，人们对于网络的需求也在不断增长。为了满足这种需求，光线路终端(opticalline terminal，olt)技术应运而生，并逐渐成为了引领未来网络发展的新趋势。
2、olt是一种用于连接光纤网络的设备，可以将光信号转换为电信号，实现光与电之间的转换。olt的出现极大地提高了网络的传输速度和带宽，使得高速互联网接入成为可能，通过olt，运营商可以将光纤接入到用户家中或企业内部，提供高速、稳定的网络连接；同时，olt还支持多种接入技术，如以太网无源光网络(ethernet passive opticalnetwork，epon)、吉比特无源光网络(gigabit-capable passive optical network，gpon)等，可以满足不同用户的需求。由于olt性能的好坏会直接反馈到网络的延迟和卡顿上，从而直接影响到客户的体验和感知，因此，提前进行olt的扩容建设可以很大程度上提升客户的体验。
3、然而，随着olt的重要性越来越高，何时何地建设olt成为了运营商面对的难题之一，olt的扩容建设过多会导致资源冗余产生浪费，而olt的扩容建设不及时又会导致影响客户感知甚至引起投诉。因此，如何进行olt的扩容建设以避免资源冗余浪费和用户体验降低是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本发明提供一种光线路终端扩容流程优化方法、装置、设备、介质及产品，用以解决现有技术中olt的扩容建设过多会导致资源冗余产生浪费，而olt的扩容建设不及时影响客户感知的缺陷，实现未来olt扩容需求的及时、准确的预测，避免扩容建设过多或扩容建设不及时导致的问题。
2、本发明提供一种光线路终端扩容流程优化方法，包括：
3、获取光线路终端的历史流量时间序列数据；
4、将所述历史流量时间序列数据输入训练好的流量预测模型中，得到未来流量数据预测值；根据所述未来流量数据预测值，确定未来带宽利用率预测值；
5、若所述未来带宽利用率预测值大于预设利用率阈值，则发起光线路终端扩容流程。
6、根据本发明提供的一种光线路终端扩容流程优化方法，所述将所述历史流量时间序列数据输入训练好的流量预测模型中，得到未来流量数据预测值，包括：
7、获取影响所述光线路终端的流量的关键属性数据；所述关键属性数据包括在所述光线路终端的预设距离范围内的综合业务区数量、所述光线路终端下挂的当前用户数量、所述光线路终端的厂家数据和所述光线路终端的型号数据中的至少一种；
8、将所述历史流量时间序列数据和所述关键属性数据输入训练好的流量预测模型中，得到未来流量数据预测值。
9、根据本发明提供的一种光线路终端扩容流程优化方法，所述将所述历史流量时间序列数据和所述关键属性数据输入训练好的流量预测模型中，得到未来流量数据预测值，包括：对所述关键属性数据进行数据预处理；
10、对预处理后的关键属性数据和历史流量时间序列数据进行组合处理，得到组合数据；
11、将所述组合数据输入训练好的流量预测模型中，得到未来流量数据预测值。
12、根据本发明提供的一种光线路终端扩容流程优化方法，所述将所述组合数据输入训练好的流量预测模型中，得到未来流量数据预测值，包括：
13、将所述组合数据按照时间步依次输入训练好的流量预测模型；
14、通过所述训练好的流量预测模型进行前向传播，在每个时间步，根据当前时间步输入的组合数据和前一时间步的隐藏状态，计算当前时间步的输出结果和隐藏状态，直至得到最后一个时间步的输出结果；
15、根据所述最后一个时间步的输出结果，确定未来流量数据预测值。
16、根据本发明提供的一种光线路终端扩容流程优化方法，所述方法还包括：
17、获取所述光线路终端的当前流量数据；
18、根据所述光线路终端的当前流量数据，计算当前带宽利用率；
19、若当前带宽利用率大于所述预设利用率阈值，则发起光线路终端扩容流程。
20、根据本发明提供的一种光线路终端扩容流程优化方法，所述流量预测模型通过以下方式训练得到：
21、获取样本数据；所述样本数据包括历史流量时间序列样本数据，以及对应的未来流量数据实际值；
22、根据所述样本数据，对待训练的流量预测模型进行训练，得到训练好的流量预测模型。
23、本发明还提供一种光线路终端扩容流程优化装置，包括：
24、获取模块，用于获取光线路终端的历史流量时间序列数据；
25、预测模块，用于将所述历史流量时间序列数据输入训练好的流量预测模型中，得到未来流量数据预测值；
26、确定模块，用于根据所述未来流量数据预测值，确定未来带宽利用率预测值；
27、发起模块，用于若所述未来带宽利用率预测值大于预设利用率阈值，则发起光线路终端扩容流程。。
28、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述光线路终端扩容流程优化方法。
29、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述光线路终端扩容流程优化方法。
30、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述光线路终端扩容流程优化方法。
31、本发明提供的光线路终端扩容流程优化方法、装置、设备、介质及产品，通过将历史流量时间序列数据输入训练好的流量预测模型，得到未来流量数据预测值，并进一步根据未来流量数据预测值确定未来带宽利用率预测值，可以及时、准确地预测出未来的olt扩容需求，避免扩容建设过多或扩容建设不及时导致的问题，提高用户体验；通过自动判断olt是否需要扩容，在未来带宽利用率预测值大于预设利用率阈值的情况下，自动发起olt扩容流程并自动派发工单，无需运维人员手动派发，从而可以提高运维人员的工作效率。
1.一种光线路终端扩容流程优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的光线路终端扩容流程优化方法，其特征在于，所述将所述历史流量时间序列数据输入训练好的流量预测模型中，得到未来流量数据预测值，包括：
3.根据权利要求2所述的光线路终端扩容流程优化方法，其特征在于，所述将所述历史流量时间序列数据和所述关键属性数据输入训练好的流量预测模型中，得到未来流量数据预测值，包括：
4.根据权利要求3所述的光线路终端扩容流程优化方法，其特征在于，所述将所述组合数据输入训练好的流量预测模型中，得到未来流量数据预测值，包括：
5.根据权利要求1所述的光线路终端扩容流程优化方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述光线路终端的当前流量数据；
6.根据权利要求1所述的光线路终端扩容流程优化方法，其特征在于，所述流量预测模型通过以下方式训练得到：
7.一种光线路终端扩容流程优化装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述光线路终端扩容流程优化方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述光线路终端扩容流程优化方法。
10.一种计算机程序产品，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如权利要求1至6任一项所述光线路终端扩容流程优化方法。
