基于机器学习的能信共传电缆隧道数字光缆调度方法与流程

本发明涉及电缆隧道调度，更具体地说，本发明涉及基于机器学习的能信共传电缆隧道数字光缆调度方法。

背景技术：

1、随着能信共传电缆隧道中数字光缆承载业务类型不断增加，隧道内部电磁扰动、光信传输状态以及业务流转行为呈现出多源异构、动态耦合及跨链路传播等特征，使不同链路资源状态在时间维度与空间拓扑维度上难以实现统一关联表达。同时，数字光缆调度过程易受到链路占用变化、电磁干扰传播及多业务并发切换等因素共同影响，其资源竞争关系具有动态演化与非线性交织特征，导致传统基于固定规则或静态路径分配的调度方式难以准确识别复杂传播关系下的资源冲突状态。此外，在多域业务协同运行过程中，不同链路之间存在传播路径交叉、资源占用耦合及调度行为相互影响等情况，使得调度过程中的链路状态易发生动态漂移与跨域冲突，进一步增加了数字光缆资源协同调节与实时优化的难度。因此，如何实现能信共传隧道多域资源状态的统一建模、复杂传播关系的动态学习以及多链路协同调度过程的自适应优化，成为数字光缆智能调度领域亟需解决的技术问题。

2、上述公开的技术方案中，至少存在如下技术问题：

3、传统光缆调度方法难以统一建模多源耦合态势，缺乏对复杂隧道资源冲突与动态传播关系的自适应调度能力。

4、针对上述问题，本发明提出一种解决方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供基于机器学习的能信共传电缆隧道数字光缆调度方法，通过机器学习驱动的多域协同调度机制，解决传统电缆隧道资源冲突难动态自适应调节的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于机器学习的能信共传电缆隧道数字光缆调度方法，包括：采集能信共传隧道电磁光信耦合态势流，生成耦合态势超维嵌入表征体，并执行拓扑流形折叠重构，形成调度自组织决策单元集；通过对调度自组织决策单元集执行路径冲突隐相位折叠调节与拓扑共振消解，生成融合资源态势张量调度图谱域；基于融合资源态势张量调度体，执行资源占用轨迹表征学习与非线性相位重编码融合，形成动态优先级调度决策基元集；根据动态优先级调度决策基元集，触发调度引擎执行镜像逆向同构演化与隧道多域资源协同自适配调节。

4、在一个优选的技术方案中，所述采集能信共传隧道电磁光信耦合态势流，生成耦合态势超维嵌入表征体，并执行拓扑流形折叠重构，形成调度自组织决策单元集，具体如下：采集能信共传隧道电磁光信耦合态势流，执行统一时序对齐，并按照链路拓扑关系建立关联映射，形成电磁光信耦合态势流；引入多模态时序学习模型，对电磁光信耦合态势流进行跨源特征编码与链路语义对齐预处理，并进行自监督训练以学习联合时序映射关系，形成电磁光信耦合态势关联序列；基于电磁光信耦合态势关联序列，执行高维态势嵌入重投影与非线性交互解缠，生成耦合态势超维嵌入表征体；对耦合态势超维嵌入表征体执行拓扑流形相位迁移约束折叠与扰动传播路径演化调控，构建多尺度流形态势骨架结构；根据多尺度流形态势骨架结构，进行链路行为轨迹时序解耦重标定与态势演化路径语义对齐，形成链路行为演化序列；对链路行为演化序列执行动态邻接关系重构与隐式拓扑自展开发散，生成链路协同演化结构体；通过对链路协同演化结构体执行多层态势压缩映射与扰动敏感度分级折叠，构建得到多层级态势流形结构域；对多层级态势流形结构域执行调度行为语义归一化映射与链路资源竞争态势聚合，形成调度自组织决策单元集。

5、在一个优选的技术方案中，所述基于电磁光信耦合态势关联序列，执行高维态势嵌入重投影与非线性交互解缠，生成耦合态势超维嵌入表征体，具体如下：基于电磁光信耦合态势关联序列，进行时序滑移分解，构建出跨域路径耦合映射基元集合；对跨域路径耦合映射基元集合执行链路状态筛分与路径传播方向归整，形成路径协同关联簇；根据路径协同关联簇，执行多尺度拓扑重接合，生成隐式耦合拓扑骨架网络；通过对隐式耦合拓扑骨架网络执行拓扑邻域递阶展开，形成多层路径关联序列；对多层路径关联序列执行关系张量重构，得到重构路径张量表达；基于重构路径张量表达，执行隐空间流形展开映射，形成连续演化流形结构域；对连续演化流形结构域执行跨域语义分布式对齐，并对流形结构执行高维嵌入投影与拓扑稀疏化重排，输出耦合态势超维嵌入表征体。

6、在一个优选的技术方案中，所述对耦合态势超维嵌入表征体执行拓扑流形相位迁移约束折叠与扰动传播路径演化调控，构建多尺度流形态势骨架结构，具体如下：基于耦合态势超维嵌入表征体，进行扰动能级轨迹解构，形成跨域扰动路径簇集合；对跨域扰动路径簇集合执行主导传播链筛选与路径共振聚合，生成扰动主导拓扑脊线集合；基于扰动主导拓扑脊线集合执行相位梯度分层嵌入，得到分层相位耦合拓扑簇；根据分层相位耦合拓扑簇，执行拓扑约束流形折叠，形成跨相位骨架映射框架；基于跨相位骨架映射框架执行扰动传播轨迹调控，建立递阶传播约束链路；通过对递阶传播约束链路执行多尺度拓扑外推展开，形成稳定传播脊带结构域；对稳定传播脊带结构域执行跨尺度相位融合重构，输出多尺度流形态势骨架结构。

7、在一个优选的技术方案中，所述通过对调度自组织决策单元集执行路径冲突隐相位折叠调节与拓扑共振消解，生成融合资源态势张量调度图谱域，具体如下：基于调度自组织决策单元集，引入图序列联合学习模型，对占用演化状态进行时序特征编码与传播依赖表示学习，形成隐式资源冲突演化流；对隐式资源冲突演化流执行竞争路径隐相位折叠迁移，形成相位耦合冲突链簇；根据相位耦合冲突链簇，执行拓扑共振诱导重构，形成共振传播拓扑脊链集合；通过对共振传播拓扑脊链集合执行多域冲突消融调节，形成稳定传播耦合域；基于稳定传播耦合域，执行递阶拓扑塌缩映射，形成层级传播约束脉络集合；对层级传播约束脉络集合执行跨层资源态势张量化耦合，形成资源态势张量关联域；通过对资源态势张量关联域执行拓扑流形共振规整，输出融合资源态势张量调度图谱域。

8、在一个优选的技术方案中，所述对隐式资源冲突演化流执行竞争路径隐相位折叠迁移，形成相位耦合冲突链簇，具体如下：将隐式资源冲突演化流按传播事件链进行结构化时序铺展，并对各竞争路径建立多段传播轨迹单元，形成跨路径时序相位单元集合；对跨路径时序相位单元集合执行多源时序锚定映射，构建跨出时序锚定约束网络；基于跨时序锚定约束网络，执行隐相位折叠迁移，形成连续演化冲突链段；对连续演化冲突链段执行拓扑再表征重构，形成多向冲突耦合节点群；对多向冲突耦合节点群执行路径镜像折叠，得到高密度耦合结构单元；通过对高密度耦合结构单元执行隐相位能级分层映射，生成闭合传播子结构；对闭合传播子结构执行跨能级递阶融合与路径贯通重组，并对贯通结构执行整体拓扑规整与冗余收敛，输出相位耦合冲突链簇。

9、在一个优选的技术方案中，所述通过对共振传播拓扑脊链集合执行多域冲突消融调节，形成稳定传播耦合域，具体如下：将共振传播拓扑脊链集合沿传播拓扑轴进行相位化展开，并对节点传播行为进行映射，形成连续相干排列结构；对连续相干排列结构中路径交汇区域，构建传播势场，并对传播势场交汇区域进行分层归域，形成冲突势场分布带；基于冲突势场分布带，执行相位解耦调节，并建立路径依赖约束关系；对路径依赖约束关系执行边界相干迁移，得到连续漂移形态边界结构；通过对连续漂移形态边界结构进行张量化映射重编码，生成路径张量化表达态重整序列； 基于路径张量化表达态重整序列，施加相位约束投影，形成连续相干路径张量链态； 基于连续相干路径张量链态，执行拓扑势能重分布调制，输出稳定传播耦合域。

10、在一个优选的技术方案中，所述基于融合资源态势张量调度体，执行资源占用轨迹表征学习与非线性相位重编码融合，形成动态优先级调度决策基元集，具体如下：根据融合资源态势张量调度体，进行基于序列学习模型的时空展开与占用轨迹隐状态编码，得到连续轨迹单元簇；对连续轨迹单元簇执行跨链相位拉伸重构，并引入邻域传播约束进行轨迹折叠嵌排，形成贯通式演化链核；通过对贯通式演化链核执行资源状态张量化升维映射，并沿传播轴线进行张量堆栈重组，得到统一张量表达域；基于统一张量表达域执行非线性相位重编码融合，并对编码结果施加相位谱分裂与重聚合操作，生成聚簇式分布结构；对聚簇式分布结构执行跨域动态编排重排，形成统一演化序列体；对统一演化序列体执行动态优先级张量标定，并对编码结果施加层级张量分解与重组，得到分层张量结构；基于分层张量结构，执行基于决策学习模型的层内一致聚合与跨层冲突推断调度处理，输出动态优先级调度决策基元集。

11、在一个优选的技术方案中，所述通过对贯通式演化链核执行资源状态张量化升维映射，并沿传播轴线进行张量堆栈重组，得到统一张量表达域，具体如下：对贯通式演化链核中执行相位轨迹解构，构建出相位基准投影路径；基于相位基准投影路径对相邻轨迹单元执行传播势能耦合刻画，形成势能标识单元，并对势能标识单元执行梯度分级映射，建立多层级传播势能序列；对多层级传播势能序列执行非欧式相位拉伸映射，形成非线性连续展开相位结构；基于非线性连续展开相位结构，执行张量域嵌入映射，形成连续邻接关系链；对递阶张量空间中的相位单元执行跨域镜像耦合重构，得到复合传播单元结构；沿传播轴线对复合传播单元结构执行自适应编排，生成编排张量结构；对编排张量结构执行全局拓扑收敛调制，并对跨层重复传播关系执行结构折叠消解，形成统一张量表达域。

12、在一个优选的技术方案中，所述根据动态优先级调度决策基元集，触发调度引擎执行镜像逆向同构演化与隧道多域资源协同自适配调节，具体如下：对动态优先级调度决策基元集进行轴向编列，并对各决策基元进行镜像映射标注，形成镜像演化参照序列；对镜像演化参照序列执行逆向传播回溯重排，形成逆向镜像演化链；对逆向镜像演化链中的资源传播区段执行异构链路穿透重组，形成多域贯通传播结构；对多域贯通传播结构中的资源调度路径执行协同占用迁移，形成协同调度传播序列；对协同调度传播序列执行动态相位伴随演化，形成连续伴随传播结构；对连续伴随传播结构执行多域资源自适配重构，形成多域协同传播链；对多域协同传播链执行镜像逆向收敛调节，并对折叠后的传播节点执行统一轴向规整。

13、本发明一种基于机器学习的能信共传电缆隧道数字光缆调度方法的技术效果和优点：

14、1.本发明通过采集能信共传隧道电磁光信耦合态势流，并在统一时间基准下对电磁扰动特征、光信传输负载变化及业务流转特征进行多源对齐处理，同时结合链路拓扑关系生成耦合态势超维嵌入表征体，在此基础上执行拓扑流形折叠重构，将原本分散且异构的隧道链路状态重构为结构连续的调度自组织决策单元集，使多源态势信息在空间拓扑与时间序列上形成一致表达，能够有效降低不同链路之间的状态表达偏差与结构割裂问题，提升多维资源态势数据的融合一致性与结构化组织能力，从而增强后续调度建模过程的输入稳定性与关联表达完整性；进一步地，在决策单元生成过程中引入拓扑折叠机制对隐含链路连接关系进行重组，使跨链路依赖关系从离散状态转化为可连续表达的结构单元，从而提高复杂隧道环境下多源信息的可解析性与结构表达能力。

15、2.本发明通过对调度自组织决策单元集执行路径冲突隐相位折叠调节与拓扑共振消解处理，将多链路资源竞争关系在结构层面进行压缩与重构，使隐含冲突从分散传播状态转化为统一融合表达的融合资源态势张量调度图谱域，同时基于该图谱域对资源占用轨迹执行表征学习，并结合非线性相位重编码融合机制生成动态优先级调度决策基元集，使资源调度行为从静态规则映射转化为动态演化排序结构，能够有效提升复杂冲突场景下的资源竞争识别精度与优先级判定一致性；进一步地，通过触发调度引擎执行镜像逆向同构演化与隧道多域资源协同自适配调节处理，将调度路径在逆向演化过程中进行结构镜像校正与多域资源同步重配，使调度策略具备跨链路一致演化能力，从而显著提升隧道多域资源调度的自适应调整能力与整体协同优化水平。