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分组光网络作为用户业务的底层承载管道,需要实时对网络性能相关监测数据进行分析,并进行针对性的优化操作,以保障业务性能。针对以上管控需求,本文在分析已有数据分析算法的基础上,提出了基于LSTM+变分自编码器的分组光网络监测数据分析及优化框架,通过数据训练及可视化、特征分析及优化目标计算两个流程实现了对分组网性能数据的分析及优化目标计算,最后通过采集分组网时延数据作为试验对象,验证了所提出方法的有效性,可为人工智能在光网络监测及优化等管控领域的应用提供理论与试验指导。