光信噪比均衡模型构建方法、系统、设备及存储介质

一种光信噪比均衡模型构建方法、系统、设备及存储介质，涉及光通信领域，包括基于初始训练集对目标机器学习模型进行预训练，以得到初始模型，初始训练集包括预期光信噪比及其对应的WSS参数集；对初始模型中的权重参数进行冻结，并对冻结后模型进行反向训练，以确定出最佳WSS参数集；将最佳WSS参数集配置至实际网络传输链路中，以确定出真实光信噪比；根据真实光信噪比和预期光信噪比计算出目标平均绝对误差；当目标平均绝对误差小于或等于预设的平均绝对误差阈值时，生成光信噪比均衡模型，以通过光信噪比均衡模型输出可实现光信噪比均衡的目标WSS参数。本申请可有效提高传输过程中的信号质量，以提升系统传输的最大容量。