1.一种智能运维通信箱，包括通信箱，其特征在于，还包括：电源检测模块，用于对通信箱的末端设备的供配电进行电流和电压监测；

光功率检测模块，用于对通信箱的通信状态进行监测；

运维管理平台，用于对所述电流和电压进行数据分析，结合数据库中的历史数据，通过秩和比综合评价模型提取RSR特征，将RSR特征作为自变量，通过线性回归预测模型预测点位故障，确定排查需求，判断运行指标是否正常，输出的预测结果作为管理决策依据；

所述对所述电流和电压进行数据分析，结合数据库中的历史数据，通过秩和比综合评价模型提取RSR特征，将RSR特征作为自变量，通过线性回归预测模型预测点位故障，确定排查需求，判断运行指标是否正常，输出的预测结果作为管理决策依据，包括以下步骤：从所述通信箱的历史数据中提取特征数据；

判断所述特征数据是否存在异常值，当存在异常值时，将所述异常值剔除后进入下一步骤，反之直接进入下一步骤；

通过秩和比综合评价模型从特征数据中提取各特征数据的RSR，得到各特征数据的权值；

根据RSR排序提取设定数量的关键特征，作为所述RSR特征；

根据所述关键特征建立线性预测模型，所述线性预测模型的输入为各指标的特征数据，线性预测模型的输出为预测点位故障结果；

所述设定数量为8；所述线性预测模型采用最小二乘法进行拟合；

所述线性预测模型的表达式为：

Y=‑0.68+0.23X1+0.868X2+1.036X3+0.022X4+0.05X5+0.71X6+0.8X7+0.06X8；

上式中，Y为因变量，表示需要预测的各类故障指标，Xi为自变量，表示输入的关键特征，i∈{1,2,3,4,5,6,7,8}。

2.根据权利要求1所述的智能运维通信箱，其特征在于，所述电源检测模块对通信箱的末端设备的供配电进行电流监测包括：对通信箱的供配电模块的电流感应电阻两端的电压进行检测；

对所述电流感应电阻两端电压进行差分放大；

根据差分放大后的电压进行A/D转化，将得到的电流除以前期差分放大倍数，还原电流数据，从而得到电流数据。

3.根据权利要求1所述的智能运维通信箱，其特征在于，所述电源检测模块对通信箱的末端设备的供配电进行电压监测包括：对通信箱的供配电模块的电流进行降压隔离后获取隔离电压；

对隔离电压进行差分放大；

根据差分放大后的电压进行A/D转化，将得到的电压值除以前期差分放大倍数，还原电压数据，得到电压数据。

4.根据权利要求1所述的智能运维通信箱，其特征在于，所述光功率检测模块采用光敏电阻进行检测。

5.根据权利要求1所述的智能运维通信箱，其特征在于，还包括：根据所述预测点位故障结果确定排查需求，判断运行指标是否正常。