1.一种通信网络通信故障定位监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取每个通信模块的实时运行数据并进行预处理，构建动态的网络拓扑模型，实时监控各通信模块的实时运行数据；其中，所述实时运行数据包括负载量、错误率和响应时间；根据实时运行数据自动调整检测参数，实施动态的硬件自检，得到自检数据；其中，所述硬件的参数包括温度T、电压V、电流I和信号强度S；根据自检数据和实时运行数据优化拨号流程，并通过闭环反馈机制自动调整网络配置响应实时检测到的性能变化或潜在故障；其中，检测算法如下：其中，δ t 表示故障指示函数，x t 表示硬件参数，Threshold new 表示动态阈值；若x t 超出Threshold new ，则标记为潜在故障点并触发诊断程序；根据自检数据和动态的网络拓扑模型的变化构建预测模型，并根据实时数据监控更新故障特征和预测模型；其中，所述预测模型的目标函数表示如下：subject to y i (w T φ(x i )+b)≥1-ξ i ，ξ i ≥0其中，w表示权重向量，b表示偏差，φ(x i )表示将输入数据映射到高维空间的函数，C表示正则化参数，ξ i 表示松弛变量；使用强化学习，根据预测模型预测潜在故障和影响，优化故障响应策略；其中，所述强化学习的损失函数L(θ)定义为：其中，D表示从网络操作数据中采集的训练数据集；根据预测模型的预测结果定位故障源，触发响应措施；根据响应措施的处理结果自动优化网络配置，同时提供用户友好的界面，实时显示网络状态和故障处理进度；其中，所述根据响应措施的处理结果自动优化网络配置的参数调整公式表示如下：Param new ＝Param old +κ·ΔMetric其中，Param old 表示需要调整的网络参数，ΔMetric是相应性能指标的偏差，κ是调整敏感度系数，Param new 表示更新的网络参数。
2.根据权利要求1所述的一种通信网络通信故障定位监测方法，其特征在于，所述方法还包括：对所有入站和出站数据进行加密和访问控制；建立持续改进和技术适应的机制定期评估模型性能。
3.根据权利要求1所述的一种通信网络通信故障定位监测方法，其特征在于，所述构建动态的网络拓扑模型中，当新的通信模块加入或旧模块退出时，能够实时调整图的结构，使用ΔV和ΔE来表示图结构的变化，ΔV表示新增的节点和边，ΔE表示删除的节点和边，再利用节点特征和边的连接信息，训练图神经网络模型预测网络中的异常状态和潜在的故障点，其中，更新公式如下：其中， 表示节点v在第l层的表示，σ表示非线性激活函数， 表示v的邻居节点，c vu 表示归一化常数，W (l) 和B (l) 表示层次的权重和偏置。
4.根据权利要求1所述的一种通信网络通信故障定位监测方法，其特征在于，当实施动态的硬件自检时，设定正常运行状态的阈值区间为T norm ，V norm ，I norm ，S norm ，超出这些阈值表明存在故障，进而持续监测并记录硬件参数，再计算每个参数的实时均值μ t 和标准差σ t ，根据网络状态和性能数据对阈值进行自动动态调整，表示如下：Threshold new ＝μ t +k·σ t其中，k表示一个根据历史数据和网络性能调整的系数，用于控制阈值的敏感度。
5.根据权利要求4所述的一种通信网络通信故障定位监测方法，其特征在于，当任一性能指标超出其动态阈值时，自动触发反馈控制机制，其中，网络参数调整依赖于闭环控制策略，所述闭环控制策略的更新公式如下所示：Param new ＝Param old ·(1+β·(Metric deviation))其中，Param new 和Param old 分别表示调整后和调整前的网络参数，β表示调整灵敏度系数，Metricdeviation表示性能指标偏离阈值的程度。
6.根据权利要求1所述的一种通信网络通信故障定位监测方法，其特征在于，所述并根据实时数据监控更新故障特征和预测模型具体步骤包括：通过在线学习算法，根据新收集的故障数据更新SVM模型，更新策略采用增量学习，根据新的故障实例微调模型参数，表示如下：其中，η表示学习率，y i 表示实际故障标签， 表示模型预测标签，x i 表示故障特征向量。
7.根据权利要求1所述的一种通信网络通信故障定位监测方法，其特征在于，所述根据预测模型预测潜在故障和影响，使用环境模型进行未来状态的多步预测，并选择使未来累计奖励最大化的行动序列，表示如下：其中，H表示预测范围；γ表示折扣因子，表示未来奖励的当前价值。
8.根据权利要求1所述的一种通信网络通信故障定位监测方法，其特征在于，所述根据预测模型的预测结果定位故障源，使用最短路径计算，表示如下：其中，P表示所有从故障检测点到其他节点的路径集合。
9.根据权利要求1所述的一种通信网络通信故障定位监测方法，其特征在于，所述根据响应措施的处理结果自动优化网络配置，定期更新基线值以反映网络的最新状态和性能，更新方法如下：Baseline new ＝α·Performance current +(1-α)·Baseline old其中，α是平滑因子，控制历史数据和最新数据的权重。
10.根据权利要求2所述的一种通信网络通信故障定位监测方法，其特征在于，所述建立持续改进和技术适应的机制定期评估模型性能，其中，所述定期性能评估通过分析关键性能指标计算每个指标的平均值Mean(X)和波动率Var(X)，表示如下：其中，X表示指标集合，x i 表示单个测量值，N表示测量总数。
