1.一种基于深度学习的仓储温湿度智能调控方法，其特征在于，包括：

将当前温湿时序数据以及与所述当前温湿时序数据相关联的当前设备运行日志输入目标温湿调控模型中；所述目标温湿调控模型包括特征提取模块和策略生成模块；

通过所述目标温湿调控模型中的所述特征提取模块对所述当前温湿时序数据和所述当前设备运行日志进行特征编码，得到所述当前温湿时序数据对应的温湿时序特征集，以及所述当前设备运行日志对应的当前设备运行日志特征，对所述温湿时序特征集和所述当前设备运行日志特征执行特征整合操作，得到融合环境特征集；

获取多个调控策略对应的调控策略特征集，通过所述策略生成模块对所述融合环境特征集和所述调控策略特征集进行门控循环处理，得到所述调控策略特征集对应的门控循环数据集；所述门控循环数据集中的每个门控循环值用于表征所述当前温湿时序数据与一个调控策略之间的适配关系；

根据所述门控循环数据集输出所述多个调控策略分别对应的适配概率值，根据所述适配概率值为所述当前温湿时序数据设置所述多个调控策略中的目标调控策略；

所述当前温湿时序数据包括多个温湿采样点；所述通过所述目标温湿调控模型中的所述特征提取模块对所述当前温湿时序数据和所述当前设备运行日志进行特征编码，得到所述当前温湿时序数据对应的温湿时序特征集，以及所述当前设备运行日志对应的当前设备运行日志特征，包括：基于所述当前温湿时序数据中的多个温湿采样点，生成多个温湿时段区间，通过所述目标温湿调控模型中的所述特征提取模块，对所述多个温湿时段区间进行特征映射，得到所述多个温湿时段区间分别对应的时段初始特征，分别为多个时段初始特征注入时段时序标识，得到多个时段增强特征；所述时段时序标识是指一个温湿时段区间在所述当前温湿时序数据中的位置的信息；所述温湿时段区间由所述多个温湿采样点中的一个或者多个温湿采样点组成；

对所述多个时段增强特征进行特征编码，得到所述多个温湿时段区间分别对应的时段编码特征，根据所述多个温湿时段区间分别对应的时段编码特征，生成所述当前温湿时序数据对应的温湿时序特征集；

通过所述目标温湿调控模型中的所述特征提取模块，将所述当前设备运行日志解构为多个日志语义单元；

对所述多个日志语义单元进行语义向量映射，得到所述多个日志语义单元分别对应的语义单元向量，分别为多个语义单元向量注入日志位置标识，得到多个语义增强向量；所述日志位置标识是指一个日志语义单元在所述当前设备运行日志中的位置的信息；

对所述多个语义增强向量进行特征编码，得到所述多个日志语义单元分别对应的日志语义单元特征，根据所述多个日志语义单元分别对应的日志语义单元特征，生成所述当前设备运行日志对应的当前设备运行日志特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述策略生成模块对所述融合环境特征集和所述调控策略特征集进行门控循环处理，得到所述调控策略特征集对应的门控循环数据集，包括：在所述策略生成模块中，对所述融合环境特征集与所述调控策略特征集进行门控循环处理，得到原始门控循环特征；

对所述原始门控循环特征进行标准化处理，得到门控循环标准化特征；

对所述门控循环标准化特征通过全连接层与激活函数处理，得到门控循环传导特征，对所述门控循环标准化特征和所述门控循环传导特征执行残差连接操作，得到门控循环耦合特征，对所述门控循环耦合特征进行标准化处理，得到所述调控策略特征集对应的门控循环数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述策略生成模块包括多个门控循环分支，多个门控循环分支之间级联，多个门控循环分支包括目标门控循环分支；所述通过所述策略生成模块对所述融合环境特征集和所述调控策略特征集进行门控循环处理，得到所述调控策略特征集对应的门控循环数据集，包括：将所述目标门控循环分支对应的循环前驱特征和所述融合环境特征集作为所述目标门控循环分支的循环输入特征，在所述目标门控循环分支中对所述目标门控循环分支的循环输入特征进行门控循环处理，得到所述目标门控循环分支的循环响应特征；若所述目标门控循环分支为所述多个门控循环分支中的第一个门控循环分支，则所述目标门控循环分支对应的循环前驱特征为所述调控策略特征集；

将所述目标门控循环分支的循环响应特征作为后序门控循环分支对应的循环前驱特征，将所述后序门控循环分支对应的循环前驱特征和所述融合环境特征集作为所述后序门控循环分支的循环输入特征，在所述后序门控循环分支中对所述后序门控循环分支的循环输入特征进行门控循环处理，得到所述后序门控循环分支的循环响应特征，直至得到所述多个门控循环分支中的末位门控循环分支的循环响应特征，将末位门控循环分支的循环响应特征确定为所述调控策略特征集对应的门控循环数据集；所述后序门控循环分支为级联于所述目标门控循环分支的后一门控循环分支。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标门控循环分支对应的循环前驱特征和所述融合环境特征集作为所述目标门控循环分支的循环输入特征，在所述目标门控循环分支中对所述目标门控循环分支的循环输入特征进行门控循环处理，得到所述目标门控循环分支的循环响应特征，包括：在所述目标门控循环分支中，将所述循环前驱特征作为门控循环算子中的策略索引向量，将所述融合环境特征集作为所述门控循环算子中的环境传感向量，且将所述融合环境特征集作为所述门控循环算子中的设备状态向量；

通过所述门控循环算子将所述策略索引向量与所述环境传感向量的相乘结果确定为第一交互特征；

获取融合环境特征集对应的调控方向数目，将所述第一交互特征和所述调控方向数目的乘法逆元的相乘结果确定为第二交互特征；

基于所述门控循环算子中的非线性变换子函数，将所述第二交互特征转换为第一映射特征；

将所述第一映射特征和所述设备状态向量的相乘结果确定为第三交互特征，将所述第三交互特征和所述策略索引向量的相加结果确定为原始门控循环特征；

获取所述原始门控循环特征中的神经元激活量，确定所述神经元激活量的平均数值和标准差；

将所述原始门控循环特征和所述平均数值之间的差异值确定为中心化特征量；

获取预设标准化参量，将所述标准差和所述预设标准化参量的相加结果求平方根，得到标准化系数；

将所述中心化特征量与所述标准化系数的乘法逆元之间的相乘结果确定为标准化特征；

对所述标准化特征通过全连接层与激活函数处理，得到逻辑传导特征，对所述标准化特征和所述逻辑传导特征进行融合执行残差连接操作，得到门控循环环境耦合特征，对所述门控循环环境耦合特征进行标准化处理，得到所述目标门控循环分支的循环响应特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标温湿调控模型还包括决策输出单元，所述根据所述门控循环数据集输出所述多个调控策略分别对应的适配概率值，根据所述适配概率值为所述当前温湿时序数据设置所述多个调控策略中的目标调控策略，包括：基于所述决策输出单元的非线性变换函数对所述门控循环数据集进行置信度标准化处理，得到所述多个调控策略分别对应的适配概率值；

将多个适配概率值中超过预设概率阈值的适配概率值确定为目标适配概率值，将所述目标适配概率值对应的调控策略与所述当前温湿时序数据进行策略部署。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个调控策略对应的调控策略特征集，包括：获取多个调控策略，分别对多个调控策略进行解构，得到多个调控策略分别对应的策略要素；

通过所述目标温湿调控模型中的所述特征提取模块，对多个策略要素进行编码，得到所述多个策略要素分别对应的策略编码特征集合；

分别对多个策略编码特征集合进行加权聚合，得到多个调控策略分别对应的调控策略特征；

对多个调控策略特征进行特征整合，得到多个调控策略对应的调控策略特征集。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前温湿时序数据包括多个温湿采样点，所述目标调控策略的数量为多个，所述目标调控策略包括第一调控策略；所述方法还包括：基于所述当前温湿时序数据中的多个温湿采样点，生成多个温湿时段区间，获取所述多个温湿时段区间对应的温湿时段区间特征集和所述第一调控策略对应的第一策略基准特征；所述温湿时段区间由所述多个温湿采样点中的一个或者多个温湿采样点组成；

通过所述策略生成模块对所述温湿时段区间特征集分别和所述第一策略基准特征进行门控循环处理，得到所述第一调控策略对应的温湿时段区间门控循环数据集；所述温湿时段区间门控循环数据集中的每个门控循环值用于表征所述第一调控策略与一个温湿时段区间之间的适配关系；

根据所述温湿时段区间门控循环数据集输出所述多个温湿时段区间分别对应的温湿时段区间适配概率值，根据所述温湿时段区间适配概率值在所述多个温湿时段区间中获取与所述第一调控策略相关联的目标温湿时段区间，为所述目标温湿时段区间设置所述第一调控策略。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标温湿调控模型通过以下方式获取，包括：

将样本温湿时序数据以及与所述样本温湿时序数据相关联的设备运行日志输入原始温湿调控模型中；所述原始温湿调控模型包括原始特征提取模块和原始策略生成模块；

通过所述原始温湿调控模型中的所述原始特征提取模块对所述样本温湿时序数据和所述设备运行日志进行特征编码，得到所述样本温湿时序数据对应的历史温湿时序特征集，以及所述设备运行日志对应的样本设备日志特征，对所述历史温湿时序特征集和所述样本设备日志特征执行特征整合操作，得到样本融合环境特征集；

获取多个调控策略实例对应的调控策略实例特征集，通过所述原始温湿调控模型中的所述原始策略生成模块对所述样本融合环境特征集和所述调控策略实例特征集进行门控循环处理，得到所述调控策略实例特征集对应的样本门控循环数据集；所述样本门控循环数据集中的每个门控循环值用于表征所述样本温湿时序数据与一个调控策略实例之间的匹配度；

根据所述样本门控循环数据集对所述原始温湿调控模型中的所述原始特征提取模块和所述原始策略生成模块进行模型调优，得到目标温湿调控模型，所述目标温湿调控模型用于进行仓储温湿度的调控策略匹配。

9.一种服务器系统，其特征在于，包括服务器，所述服务器用于执行权利要求1‑8中任意一项所述的方法。