1.一种基于多维数据驱动的通信网络优化控制系统，其特征在于，包括：

通信采集模块(1)，用于实时采集通信网络中各通信节点处的多个网络流量数据、用户行为数据和交换模式数据；

数据分析模块(2)，连接所述通信采集模块(1)，包括：

第一分析单元(21)，用于将各所述网络流量数据输入预先训练完成的流量预测模型中，预测得到一预设时间段后的网络预测流量，所述网络流量数据包括带宽利用率、丢包率、延迟、数据包大小和流量分布；

第二分析单元(22)，用于对各所述用户行为数据进行分析，处理得到各用户的网络通信习惯；

第三分析单元(23)，用于根据预设的流量分类算法对各所述交换模式数据进行分类得到多个分类数据；

综合处理单元(24)，分别连接所述第一分析单元(21)、所述第二分析单元(22)和所述第三分析单元(23)，用于根据所述网络预测流量、所述网络通信习惯以及根据各所述分类数据处理得到综合分析结果；

通信调节模块(3)，连接所述数据分析模块(2)，用于根据综合分析结果对各所述通信节点处的带宽资源、路由选择以及流量分流进行动态调整；

还包括：

检测模块(4)，连接所述数据分析模块(2)，用于实时检测各所述通信节点处的设备负载量；

计算模块(5)，连接所述通信采集模块(1)和所述数据分析模块(2)，用于将所述带宽利用率、所述丢包率、所述延迟和所述数据包大小输入预设的综合拥堵计算公式中，计算得到通信拥堵指数；

存储模块(6)，连接所述数据分析模块(2)，用于保存各所述通信节点的多个历史训练数据，所述历史训练数据包括历史负载量、历史拥堵指数以及历史流量数据；

所述第一分析单元(21)包括：

训练子单元(211)，用于引入初始流量模型，并将各所述历史负载量、各所述历史拥堵指数以及各所述历史流量数据作为输入，将下一时间段后的各所述历史流量数据作为输出，重新训练所述初始流量模型，得到所述流量预测模型；

预测子单元(212)，连接所述训练子单元(211)，用于将当前时刻的所述设备负载量、所述网络流量数据和所述通信拥堵指数输入所述流量预测模型中，预测得到一预设时间段后的所述网络预测流量。

2.根据权利要求1所述的基于多维数据驱动的通信网络优化控制系统，其特征在于：所述综合拥堵计算公式配置为：其中，Ci用于表示所述通信拥堵指数，Ub(t)用于表示在t时刻的所述带宽利用率，Lp(t)用于表示在t时刻的所述丢包率，Lt(t)用于表示在t时刻的所述延迟，Sp(i)用于表示第i个所述数据包大小，T用于表示计算的时间窗口，α，β，γ，δ分别用于表示控制各参数对所述通信拥堵指数影响的常数，N用于表示数据包总数量。

3.根据权利要求1所述的基于多维数据驱动的通信网络优化控制系统，其特征在于：所述综合处理单元(24)包括：融合子单元(241)，用于将所述网络预测流量、所述网络通信习惯以及根据各所述分类数据输入预设的数据融合模型进行多源数据融合，得到多源融合数据；

分析子单元(242)，连接所述融合子单元(241)，用于对所述多源融合数据进行分析，得到综合分析数据。

4.根据权利要求3所述的基于多维数据驱动的通信网络优化控制系统，其特征在于：所述数据融合模型的公式配置为：其中，Mf用于表示所述多源融合数据，Nf(t)用于表示在t时刻的所述网络预测流量，Cf(t)用于表示在t时刻的流量分类数据，Ri用于表示所述通信节点处的数据源信号强度，α2，β2，γ2，δ2，η2，κ2分别用于表示流量预测影响常数、通信习惯影响常数、流量分类影响常数、时间衰减影响常数和信号强度影响常数，μ(Hc(i))用于表示所述网络通信习惯的波动性。

5.根据权利要求4所述的基于多维数据驱动的通信网络优化控制系统，其特征在于：所述检测模块(4)还用于实时检测各所述通信节点处的多个外部环境数据和多个网络安全事件数据；

所述综合处理单元(24)还包括优化子单元(243)，连接所述融合子单元(241)，用于将各所述外部环境数据和所述通信习惯影响常数输入预设的第一常数优化公式中，得到通信习惯优化影响常数，以及将各所述网络安全事件数据和所述流量预测影响常数输入预设的第二常数优化公式中，得到流量预测优化影响常数；

所述数据融合模型基于所述通信习惯优化影响常数和所述流量预测优化影响常数进行更新。

6.根据权利要求5所述的基于多维数据驱动的通信网络优化控制系统，其特征在于：所述外部环境数据包括温度变化量、地形干扰量、环境磁场、环境噪声；

所述网络安全事件数据包括密码破解数据和病毒感染数据。

7.根据权利要求6所述的基于多维数据驱动的通信网络优化控制系统，其特征在于：所述第一常数优化公式配置为：其中，β2′用于表示所述通信习惯优化影响常数，ΔT用于表示所述温度变化量，φ用于表示所述温度变化量的影响权重，Gd用于表示所述地形干扰量，χ用于表示所述地形干扰量的影响权重，Be用于表示所述环境磁场，ψ用于表示所述环境磁场的影响权重，Ne用于表示所述环境噪声，ω用于表示所述环境噪声的影响权重；

所述第二常数优化公式配置为：

其中，α2′用于表示所述流量预测优化影响常数，Pk用于表示所述密码破解数据，Tk用于表示与密码破解相关的时间延迟，ak、bk分别用于表示与密码破解相关的第一破解相关常数与第二破解相关常数，Vj用于表示所述病毒感染数据，Ej用于表示与病毒感染相关的环境因素数据，cj、dj分别用于表示与病毒感染相关的第一感染相关常数与第二感染相关常数，n用于表示所述密码破解数据的总数量，m用于表示所述病毒感染数据的总数量。

8.一种基于多维数据驱动的通信网络优化控制方法，应用于权利要求1‑7中任意一项所述的基于多维数据驱动的通信网络优化控制系统，其特征在于，包括：步骤S1，通信采集模块(1)实时采集通信网络中各通信节点处的多个网络流量数据、用户行为数据和交换模式数据；

步骤S2，第一分析单元(21)将各所述网络流量数据输入预先训练完成的流量预测模型中，预测得到一预设时间段后的网络预测流量，第二分析单元(22)对各所述用户行为数据进行分析，处理得到各用户的网络通信习惯，第三分析单元(23)根据预设的流量分类算法对各所述交换模式数据进行分类得到多个分类数据；

步骤S3，综合处理单元(24)根据所述网络预测流量、所述网络通信习惯以及根据各所述分类数据处理得到综合分析结果；

步骤S4，通信调节模块(3)根据综合分析结果对各所述通信节点处的带宽资源、路由选择以及流量分流进行动态调整。