1.一种机房温湿度环境预测方法，其特征在于，包括：对机房中每一采样点，采集该采样点的第一特征参数、第二特征参数以及第三特征参数，并分别输入至温度预测模型、湿度预测模型以及瞬时温度预测模型中，获得预测的该采样点在第一预测周期内的温度序列、第二预测周期内的湿度序列以及第三预测周期内的温度序列；根据预测的每个采样点的位置以及采样点在第一预测周期内的温度序列和第二预测周期内的湿度序列，获得机房在所述第一预测周期内的温度序列和第二预测周期内的湿度序列；根据所述采样点在第三预测周期内的温度序列中存在大于预设温度阈值的温度，进行告警；所述第一特征参数包括室外温度、空调温度、环境温度、服务器工作状态、采样点的位置、采样点所在设备的散热量、光照参数；所述第二特征参数包括室外湿度、环境湿度、天气状况、加湿器工作状态、服务器工作状态、采样点的位置、光照参数；所述第三特征参数包括室外温度、空调温度、环境温度、服务器工作状态、采样点的位置、采样点所在设备的散热量、光照参数；所述温度预测模型具体通过以下步骤建立：从机房数据库中获取多组第一样本数据构成第一训练集，所述第一样本数据包括机房中任一采样点的第一特征参数与该采样点在最近一次的第一预测周期内的实际温度序列；将所述第一训练集中的样本数据代入决策树算法，建立第一决策树模型作为所述温度预测模型；所述决策树模型为梯度提升树模型；所述湿度预测模型具体通过以下步骤建立：从机房数据库中获取多组第二样本数据作为第二训练集，所述第二样本数据包括机房中任一采样点的第二特征参数与该采样点在最近一次的第二预测周期内的实际湿度序列；将所述第二训练集中的第二样本数据代入到决策树算法中，建立第二决策树模型作为所述湿度预测模型；所述瞬时温度预测模型具体通过以下步骤建立：从机房数据库中获取多组第三样本数据作为第三训练集，所述第三样本数据包括机房中任一采样点的第三特征参数与该采样点在最近一次的第三预测周期内的实际温度序列；将所述第三训练集中的第三样本数据代入到决策树算法中，建立第三决策树模型作为所述瞬时温度预测模型；所述根据预测的每个采样点的位置以及采样点在第一预测周期内的温度序列和第二预测周期内的湿度序列，获得机房在所述第一预测周期内的温度序列和第二预测周期内的湿度序列的步骤，具体包括：预测的每个采样点的位置以及采样点在所述第一预测周期内的温度序列，建立机房在所述第一预测周期内的温度场图；根据所述温度场图，获得所述机房在第一预测周期内的温度序列；预测的每个采样点的位置以及采样点在所述第二预测周期内的湿度序列，建立机房在所述第二预测周期内的湿度场图；根据所述湿度场图，获得所述机房在第二预测周期内的湿度序列；所述第一预测周期为10分钟，所述第三预测周期为10秒钟。
2.一种机房温湿度环境预测系统，其特征在于，包括：采样点预测模块，用于对机房中每一采样点，采集该采样点的第一特征参数、第二特征参数以及第三特征参数，并分别输入至温度预测模型、湿度预测模型以及瞬时温度预测模型中，获得预测的该采样点在第一预测周期内的温度序列、第二预测周期内的湿度序列以及第三预测周期内的温度序列；机房预测告警模块，用于根据预测的每个采样点的位置以及采样点在第一预测周期内的温度序列和第二预测周期内的湿度序列，获得机房在所述第一预测周期内的温度序列和第二预测周期内的湿度序列；根据所述采样点在第三预测周期内的温度序列中存在大于预设温度阈值的温度，进行告警；所述第一特征参数包括室外温度、空调温度、环境温度、服务器工作状态、采样点的位置、采样点所在设备的散热量、光照参数；所述第二特征参数包括室外湿度、环境湿度、天气状况、加湿器工作状态、服务器工作状态、采样点的位置、光照参数；所述第三特征参数包括室外温度、空调温度、环境温度、服务器工作状态、采样点的位置、采样点所在设备的散热量、光照参数；所述温度预测模型具体通过以下步骤建立：从机房数据库中获取多组第一样本数据构成第一训练集，所述第一样本数据包括机房中任一采样点的第一特征参数与该采样点在最近一次的第一预测周期内的实际温度序列；将所述第一训练集中的样本数据代入决策树算法，建立第一决策树模型作为所述温度预测模型；所述决策树模型为梯度提升树模型；所述湿度预测模型具体通过以下步骤建立：从机房数据库中获取多组第二样本数据作为第二训练集，所述第二样本数据包括机房中任一采样点的第二特征参数与该采样点在最近一次的第二预测周期内的实际湿度序列；将所述第二训练集中的第二样本数据代入到决策树算法中，建立第二决策树模型作为所述湿度预测模型；所述瞬时温度预测模型具体通过以下步骤建立：从机房数据库中获取多组第三样本数据作为第三训练集，所述第三样本数据包括机房中任一采样点的第三特征参数与该采样点在最近一次的第三预测周期内的实际温度序列；将所述第三训练集中的第三样本数据代入到决策树算法中，建立第三决策树模型作为所述瞬时温度预测模型；所述根据预测的每个采样点的位置以及采样点在第一预测周期内的温度序列和第二预测周期内的湿度序列，获得机房在所述第一预测周期内的温度序列和第二预测周期内的湿度序列的步骤，具体包括：预测的每个采样点的位置以及采样点在所述第一预测周期内的温度序列，建立机房在所述第一预测周期内的温度场图；根据所述温度场图，获得所述机房在第一预测周期内的温度序列；预测的每个采样点的位置以及采样点在所述第二预测周期内的湿度序列，建立机房在所述第二预测周期内的湿度场图；根据所述湿度场图，获得所述机房在第二预测周期内的湿度序列；所述第一预测周期为10分钟，所述第三预测周期为10秒钟。
