1.一种用于网络切片的网络资源优化方法，其特征在于，包括：利用分布式数据采集系统，从各网络节点实时采集各网络切片的历史流量数据、用户行为数据和网络拓扑信息，对其进行数据预处理，形成特征数据集；

将所述特征数据集输入基于注意力机制和混合密度网络算法构建的预测模型，通过梯度下降算法优化网络权重，对所述预测模型进行训练；

对训练结束的所述预测模型输入当前时刻的特征数据，输出不同网络切片对未来流量需求的概率分布的预测值；

根据预测的不同网络切片对未来流量需求的概率分布，制定资源预分配策略，动态优化调整网络资源。

2.根据权利要求1所述的用于网络切片的网络资源优化方法，其特征在于，所述历史流量数据至少包含带宽利用率、数据包传输速率和数据包丢失率；

所述用户行为数据至少包含活跃用户数、平均会话持续时间和业务类型分布；

所述网络拓扑信息至少包含节点集合、边集合、链路容量或带宽。

3.根据权利要求1或2所述的用于网络切片的网络资源优化方法，其特征在于，利用特征提前技术从所述历史流量数据、所述用户行为数据和所述网络拓扑信息中提取时间序列特征、用户行为特征和网络拓扑特征，形成完整的特征向量：fi(t)＝[FAR,i(t),Fuser,i(t),Ftopo,i(t)]其中，fi(t)为第i个网络切片在时间t的完整特征向量，FAR,i(t)为时间序列特征向量，Fuser,i(t)为用户行为特征向量，Ftopo,i(t)为网络拓扑特征向量。

4.根据权利要求3所述的用于网络切片的网络资源优化方法，其特征在于，利用所述完整的特征向量，形成特征数据集X，其矩阵形式表示为：其中，X为特征数据集矩阵，每一行代表一个网络切片在某个时间点的特征向量，n为网络切片的数量，r为时间点的数量。

5.根据权利要求1所述的用于网络切片的网络资源优化方法，其特征在于，构建的所述预测模型至少包含输入层、注意力机制层、混合密度网络层和输出层。

6.根据权利要求1所述的用于网络切片的网络资源优化方法，其特征在于，训练所述预测模型，包括：将所述特征数据集作为输入，真实的未来流量需求作为目标输出；

定义负对数似然损失函数，衡量模型预测的概率分布与真实数据的匹配程度；

采用梯度下降算法优化模型参数，最小化损失函数，完成训练。

7.根据权利要求1所述的用于网络切片的网络资源优化方法，其特征在于，输出不同网络切片对未来流量需求的概率分布的预测值，包括：将当前时刻的特征向量输入所述预测模型的输入层；

设置预测模型的组件数量为M，计算混合权重πm、均值μm和标准差σm；

对于第i个网络切片，预测的流量需求概率密度函数为：其中，Pi(y)为第i个网络切片未来流量需求的概率分布预测值，y为未来流量需求的随机变量， 为均值为μm、方差 的高斯分布。

8.根据权利要求7所述的用于网络切片的网络资源优化方法，其特征在于，包括：根据所述预测值Pi(y)，基于置信水平γ得到流量需求阈值yγ，计算每个网络切片的资源需求Ri＝yγ,i；

总资源需求Rtotal＝∑iRi；

判断总资源需求是否超过总资源容量Ctotal，其中：如果Rtotal≤Ctotal，则按照计算的资源需求分配给各个网络切片；

如果Rtotal>Ctotal，则进行资源调度和优化。