摘要 – 现有的网络拓扑规划没有充分考虑日益增长的网络流量和链路容量利用不均衡的问题，导致资源利用率较低，也增加了网络建设的不必要投入。本文介绍的基于人工智能的网络拓扑优化系统，构建了用于时间序列流量预测的长短期记忆（LSTM）模型，利用Python库NetworkX进行图分析，根据节点流量动态地通过删边或增边来优化网络拓扑，并在节点流量增加时保证网络负载均衡，主要详细介绍了LSTM预测模型的构建过程、参数优化策略以及网络拓扑优化等内容。该系统能够有效提升资源利用率，对复杂网络拓扑的优化具有重要意义。本文最后对人工智能未来的发展进行了展望，并提出了与运营商网络合作、建立跨界生态发展的可能性。