1.一种基于边缘计算的物联网流量优化系统，包括中央控制器，其特征在于，所述中央控制器通信连接有设备链接模块、流量分析模块、边缘计算模块以及流量优化模块；

所述设备链接模块用于将若干个物联网设备链接至网络中，并对物联网设备进行环境配置，获取环境配置完成后的若干个物联网设备各自对应的流量数据；

所述流量分析模块设置有流量核算节点和流量分析节点；所述流量核算节点用于对流量数据的数据源和数据量进行核算；所述流量分析节点用于对不同数据量的流量数据进行分析，并赋予相应的计算标识；

所述边缘计算模块用于根据不同的计算标识进行相应的计算处理，进而通过计算处理生成相应的流量数据图；

所述流量优化模块获取流量数据图进行本地方案匹配，并判断本地方案匹配是否成功，若是，则拉取本地方案进行流量优化；若否，则根据流量数据图进行深度学习实时预测流量变化情况，进而进行流量优化；

将若干个物联网设备链接至网络中的过程包括：

对若干个物联网设备进行编号，记编号为i，则有i＝1，2，3，……，n，其中n为大于0的自然数，获取编号为i的物联网设备的设备相关信息，设备相关信息包括设备标识信息、能耗参数信息、网络配置信息以及告警日志信息；

进行若干个编号对应物联网设备与网络的链接，并获取各自链接时对应的网络速度，记网络速度为V[i]，设置异常链接区间和正常链接区间，分别记为Ω1和Ω2，进而根据V[i]、Ω1和Ω2的从属关系判断物联网设备是否链接成功；

若V[i]∈Ω1，则当前物联网设备链接网络成功，将物联网设备对应的设备相关信息传输至中央控制器处对应设置的存储区域进行存储；

若V[i]∈Ω2，则当前物联网设备链接网络失败；

对物联网设备进行环境配置，进而获取环境配置完成后各自对应的流量数据的过程包括：

从中央控制器处调取物联网设备的设备相关信息，进而读取设备标识信息作为配置认证元素并生成配置身份项，以每个配置身份项对应的物联网设备作为一个配置对象进行环境配置，为配置对象关联一个初始文件并导入预设的环境配置代码，进而将初始文件转换为环境配置文件；

预设标准配置文件，标准配置文件记录有若干个配置词汇，获取环境配置文件所包括的若干个待比对词汇，将环境配置文件和标准配置文件导入预设的比对程序内，由比对程序将配置词汇和待比对词汇转换为二进制字符串，进而获取比对率，记为K，K＝Y/X，其中Y为配置词汇和待比对词汇二进制字符串相同的个数，X为配置词汇的总个数，预设完成阈值，记为K`，完成阈值K`用于判断环境配置是否完成；

若K≥K`，则环境配置完成，获取环境配置完成的物联网设备与网络进行数据交互时的流量数据，若K＜K`，则环境配置未完成，导入预设的配置补丁文件，进而继续进行环境配置，直到满足K≥K`时，停止环境配置，并执行K≥K`时的对应操作；

对流量数据的数据源和数据量进行核算的过程包括：

流量核算节点获取流量数据的数据源和数据量，数据源关联有对应的源文件，源文件预设有对应的文件允许误差阈值，记为Q，获取源文件的初始文件大小，记为D1，获取流量核算节点接收到的源文件的文件大小，记为D2，进而获取文件误差值，记为G，有G＝|D1－D2|；

若G≥Q，则判断源文件为受损状态，将数据源标记为非法数据源，并剔除非法数据源，若G＜Q，则判断源文件为完整状态，将数据源标记为信任数据源，对信任数据源进行数据量核算的操作；

获取处于完整状态的源文件对应的流量数据的数据量，并记该数据量为C，预设流量核算区间，流量核算区间包括第一流量区间和第二流量区间，分别标记为C1和C2，其中，第一流量区间的区间数值大于第二流量区间，C1的区间最小值大于等于C2的区间最大值，若C∈C1，为流量数据关联一个分析标识sign1，若C∈C2，为流量数据关联一个分析标识sign2；

流量分析节点对不同数据量的流量数据进行分析，并赋予相应的计算标识的过程包括：

所述流量分析节点接收不同数据量的流量数据以及其对应的分析标识，流量分析节点关联有初始的算力数值，当获取到的分析标识为sign1时，将算力数值设置为一级算力数值，当获取到的分析标识为sign2时，将算力数值设置为二级算力数值，当流量分析节点的算力数值设置完成后，流量分析节点定位出不同分析标识的流量数据的数据计算量，数据计算量包括一次计算量和分割计算量，并赋予相应的计算标识cal1和cal2；

若分析标识为sign1时，则定位出流量数据的数据计算量为分割计算量，赋予计算标识cal1；

若分析标识为sign2时，则定位出流量数据的数据计算量为一次计算量赋予计算标识cal2；

根据不同的计算标识进行相应的计算处理，进而通过计算处理生成相应的流量数据图的过程包括：

所述计算处理的类型包括直接进行本地计算以及异地分割处理后再进行本地计算，若获取的计算标识为cal1，则异地分割处理后再进行本地计算，若获取到的计算标识为cal2，则直接进行本地计算，通过本地计算的计算处理后生成流量数据对应的若干个流量衡量项，所述流量衡量项包括流量风险指标、实时流量数值以及关联网络指标，并将若干个流量衡量项填充至预设的空白数据图上，进而生成流量数据图；

进行本地方案匹配，并判断是否成功的过程包括：

将流量数据图切割为若干个固定大小的子区域图，并对子区域图进行编号，记为j，有j＝1，2，3，……，m，获取编号为j的子区域图所包括的若干个像素块，并对全部的像素块进行编号，记编号为j[e]，e＝1，2，3，……，h，其中，m和h为大于0的自然数，进而获取编号j[e]对应的像素块的像素信息，记为j[e]-Info；

设置本地库用于进行本地方案匹配，本地库存储有若干个历史流量数据图像，每个历史流量数据图像关联设置有相应的本地方案，将历史流量数据图像切割为若干个固定大小的图像，记该图像为对照区域图并进行编号，记编号为g，有g＝1，2，3，……，f，获取编号为g的对照区域图的若干个像素块并编号为g[u]，有u＝1，2，3，……，q，其中f和q为大于0的自然数，进而获取编号g[u]对应的像素块的像素信息，并记为g[u]-Info；

将流量数据图导入本地库后开启本地匹配，依次将流量数据图的若干个子区域图对应的像素块的像素信息与历史流量数据图像的若干个对照区域图对应的像素块的像素信息进行比对，若j[e]-Info与g[u]-Info一致，则相应像素块位置比对成功，否则比对失败；

进而获取每个子区域图的比对成功率，记为Sc，记比对总次数为Num1，比对成功次数为Num2，进而Sc＝Num2/Num1；

若Sc≥0.8，则当前子区域图比对成功；

若Sc＜0.8，则当前子区域图比对失败；

记子区域图的总个数为Num3，比对成功的子区域图个数为Num4，进而获取本地匹配度，记本地匹配度为α，则有α＝Num4/Num3，预设方案拉取阈值，记为β；

当α≥β时，判断本地方案匹配成功，拉取本地库中相应进行比对的历史流量数据图像对应的本地方案，并汇总若干个拉取的本地方案及其对应的本地匹配度α生成数据集；

当α＜β时，判断本地方案匹配失败；

拉取本地方案进行流量优化的过程包括：

获取数据集，进而将数据集中各个本地方案按照其对应的本地匹配度α的数值由高至低进行顺序排序，并将数值最高的前三位本地方案作为流量优化的主方案，根据主方案设置相应的流量优化时间和流量优化频率，进而通过主方案进行各个物联网设备相应的流量优化，并获取流量优化后的网络拥塞情况，将网络拥塞情况程度最低的一个本地方案标记为最佳方案；

根据流量数据图进行深度学习实时预测流量变化情况，进而进行流量优化的过程包括：

获取流量数据图，进而解构出流量数据图对应的若干个流量衡量项，将流量衡量项中的流量风险指标、实时流量数值以及关联网络指标分别作为预测流量变化情况的优化项，优化项包括第一优化项、第二优化项和第三优化项，其中，流量风险指标对应第一优化项，实时流量数值对应第二优化项，关联网络指标对应第三优化项；

设置第一优化项、第二优化项和第三优化项各自的异常参考指标，若第一优化项、第二优化项和第三优化项有任一项处于异常参考指标内，则生成优化预警信息，否则，则不生成优化预警信息；

当接收到优化预警信息时，定位出处于异常参考指标内的具体的优化项，并通过深度学习实时预测该优化项的流量变化情况，流量变化情况分为流量异常骤增和流量异常骤减，根据流量变化情况进行的流量优化包括优化措施一和优化措施二；

当流量变化情况为流量异常骤增时，执行优化措施一，优化措施一的内容为：进行物联网设备的网络带宽扩容、流量分流以及流量请求限制，当流量变化情况为流量异常骤减时，执行优化措施二，优化措施二的内容为：进行物联网设备的自动资源释放和数据备份存储。