1.一种考虑温湿度因素的5G基站业务能耗预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1获取5G基站运行状态下温湿度业务能耗信息；S2映射5G基站温度湿度业务能耗三维空间点；S3拟合5G基站温度和湿度的业务能耗二维特征空间预测基准直线，将每个No.i三元组(x i ,y i ,p i )向XoZ二维平面垂直投影为温度业务能耗二元组(x i ,p i )，作为数据源，获取温度预测特征直线p＝k x x+b x 和湿度预测特征直线p＝k y y+b y ；S4按照累计平均预测误差最小准则构建5G基站业务能耗预测值平面；S5给定温度湿度预测5G基站的业务能耗值，将两条特征直线移动相交构建预测值平面；计算每个No.i三元组到能耗预测值平面的预测误差，令平均预测误差最小，获取特征直线移动的最佳值，三维平面对应的Z轴值为5G基站的业务能耗预测值。
2.根据权利要求1所述的一种考虑温湿度因素的5G基站业务能耗预测方法，其特征在于，所述步骤S1对给定待预测业务能耗的5G基站，设统计时段为D，所述D取值60天～360天，采集周期为T，所述T取值1分钟～5分钟，按照公式N＝D*24*60/T计算统计时段内采集数据总数目为N；对No.i(i∈N)个采集周期，获取当前采集周期内的温度平均值x、湿度平均值y和业务能耗平均值p，构成5G基站业务能耗参数三元组，表示为(x i ,y i ,p i )。
3.根据权利要求2所述的一种考虑温湿度因素的5G基站业务能耗预测方法，其特征在于，所述步骤S2以温度、湿度和5G基站业务能耗分别为x轴、y轴和z轴构成业务能耗三维空间，将每个No.i个三元组(x i ,y i ,p i )映射成为业务能耗三维空间内的空间点。
4.根据权利要求2或3所述的一种考虑温湿度因素的5G基站业务能耗预测方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：S3.1将每个No.i个三元组(x i ,y i ,p i )对应的三维空间点向x轴和z轴相交的XoZ二维平面进行垂直投影，将每个No.i个三元组(x i ,y i ,p i )映射成为XoZ二维平面内的点，标记为温度业务能耗二元组(x i ,p i )；S3.2若多个温度业务能耗二元组(x i ,p i )中同一个x存在多个p值，则对以上二元组(x i ,p i )进行唯一化操作，用一个温度业务能耗二元组 替代以上多个温度业务能耗二元组(x i ,p i )，其中 为以上多个温度业务能耗二元组中p i 的数学期望，使得XoZ二维平面内每个相同的x i 值只对应一个能耗值p i ，标记唯一化操作后温度业务能耗二元组为 S3.3以温度业务能耗二元组 对应XoZ二维平面内点为数据源，采用最小二乘方法计算获取5G基站温度业务能耗预测基准特征直线p＝k x x+b x ，其中k x 和b x 分别是以上直线方程的斜率和截距；S3.4重复步骤S3.3，计算获取5G基站湿度业务能耗预测基准特征直线p＝k y y+b y ，其中k y 和b y 分别是以上直线方程的斜率和截距。
5.根据权利要求1所述的一种考虑温湿度因素的5G基站业务能耗预测方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：S4.1将两条特征直线p＝k x x+b x 和p＝k y y+b y 在XoZ二维平面和YoZ二维平面延Z轴分别上下平行移动ΔZ x 和ΔZ y 实现相交，以相交的两条直线作为平行四边形的两条边，通过在三维空间内构建平行四边形平面组成5G基站业务能耗预测值平面s；S4.2标记每个No.i个三元组(x i ,y i ,p i )对应的三维空间点到能耗预测值平面s的垂直距离为d i ，按照公式 计算累计平均预测误差w；以累计平均预测误差w最小为优化目标，采用粒子群寻优方法，获取参数ΔZ x 和ΔZ y 的最佳值。
6.根据权利要求1所述的一种考虑温湿度因素的5G基站业务能耗预测方法，其特征在于，所述步骤S5在给定待预测业务能耗5G基站的温度和湿度后，计算温度和湿度对应5G基站业务能耗预测值平面s的业务能耗值，即三维平面对应的Z轴值，作为5G基站的业务能耗预测值。
