一种光纤链路增益预测方法及装置

一种光纤链路增益预测方法及装置，涉及光通信领域，方法包括：基于光纤链路变化前后各信道的输入光功率和输出光功率，生成第一数据集和第二数据集；基于第一数据集训练主神经网络模型，并固定权重；在主神经网络模型上附加辅助神经网络模型，得到第一神经网络模型；基于第二数据集训练第一神经网络模型，直至第一神经网络模型稳定收敛；将待测信道的输入光功率及目标增益输入第一神经网络模型，第一神经网络模型输出预测值。通过变化后的光纤链路中的光功率对神经网络模型进行训练，可以使神经网络模型快速适应光纤链路变化，在预测光纤链路增益时，有效地提高了机器学习模型的可迁移性。