在这样一个互联网飞速发展的时代,光网络技术面临着更多的挑战,一方面需要对光网络流量数据进行全面分析,总结规律,指导光网络资源合理分配,优化光网络传输性能,另一方面需要更加智能和精细化资源管理技术来适应当前流量增长迅猛、业务突发性强的复杂光网络环境。本论文首先针对光网络流量数据的合成问题进行了深入研究,提出了不同场景下自适应的流量数据增强方案。接着,本论文提出了流量增强技术与传统光网络流量预测技术相结合的预测算法,可以提升流量预测效果,最后论文提出了基于预测的智能光收发方案,能够显著降低网络阻塞率,提升光网络的性能。论文的主要工作和创新成果如下:1)研究分析光网络流量特性,针对传统光网络流量合成方法动态性差,需要依赖专家经验设定流量模型参数的问题,提出了基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的自适应光网络流量增强方案,借助机器学习算法自动学习到真实流量数据分布,可以实现不同场景下自适应的扩充流量数据,并且采用光网络流量典型统计特征如均值、方差和Hurst指数三个维度来评估光网络流量数据增强方案的有效性。实验结果表明,增强后的光网络流量数据与真实的流量在均值,方差和Hurst指数等统计特性上是相似的。因此,所提方案可以有效且自适应地在不同光网络流量场景下生成增强流量。2)传统的光网络流量预测方法因训练的流量数据量不足使模型泛化能力弱和健壮性差会导致在测试集上的预测效果不佳。针对该问题,提出了 GAN与长短期记忆模型(Long Short Term Memory,LSTM)相结合的光网络流量预测算法,实验结果表明,该方案在数据集较少的情况下,相对于其他模型,能实现更好的预测效果。3)传统光收发机因在切换光收发机配置过程中存在一定时延,无法在需要较高传输容量时迅速切换到相应的配置上,而导致网络阻塞率升高。同样,在需要低传输带宽时无法迅速切换到对应配置上,而导致频谱资源利用率下降。针对该问题,提出了基于流量预测的智能光收发方案,仿真结果表明,该方案可以显著降低网络阻塞率,提升光网络的性能。