1.一种电池生产废料燃烧风险智能预警与处置系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于在第一预设时间段内，获取电池生产废料的多源监测数据；

风险预测模块，用于基于多源监测数据训练燃烧风险预测模型；

预警管理模块，用于在第二预设时间段内，获取实时监测数据，并对实时监测数据执行预警作业；

处置管理模块，用于在第三预设时间段内，获取预警结果数据，并对预警结果数据执行处置作业；

反馈优化模块，用于基于预警作业结果和处置作业结果优化燃烧风险预测模型；

参数优化模块，用于基于历史预警数据和历史处置数据配置风险优化目标并执行参数定向寻优；

所述预警管理模块提取燃烧风险预测模型的风险生成器和风险判别器；

基于风险生成器对实时监测数据执行预警，得到燃烧风险预警值；

基于实时监测数据和燃烧风险预警值，构建规则映射处理单元；

基于风险判别器反向优化规则映射处理单元的映射关系；

基于实时监测数据和燃烧风险预警值，构建规则映射处理单元，包括：将实时监测数据预处理后，基于特征提取工具对预处理数据进行特征提取，得到多个特征字段；

提取燃烧风险预警值中的多个预警字段；

建立特征字段和预警字段的映射关系，具体包括：初始化生成符合约束条件的映射方案；其中，映射方案包括每个预警字段与若干个特征字段的映射关系；

约束条件包括每个预警字段至少与一个特征字段建立有映射关系，每个预警字段至多与所有特征字段建立有映射关系，每个预警字段和每个特征字段有且只能建立一次映射关系；

基于映射方案构建规则映射处理单元。

2.根据权利要求1所述的一种电池生产废料燃烧风险智能预警与处置系统，其特征在于，所述数据采集模块将多源监测数据预处理后映射到特征向量空间，得到特征向量；

预处理包括数据清洗，以去除多源监测数据中的噪声数据和异常值，得到清洗后监测数据；

将清洗后监测数据映射到特征向量空间，得到初始特征向量；

基于卷积神经网络对初始特征向量进行卷积处理，得到特征向量。

3.根据权利要求2所述的一种电池生产废料燃烧风险智能预警与处置系统，其特征在于，所述风险预测模块基于多源监测数据和历史燃烧事件数据以训练得到燃烧风险预测模型；

燃烧风险预测模型包括风险生成器和风险判别器；

将特征向量输入到风险生成器以获取风险预测值，将历史燃烧事件数据输入到风险判别器以针对风险预测值进行真实概率判定；

若存在连续多次真实概率的均值与预设收敛阈值的绝对差值小于或者等于预设差值阈值，则训练收敛，得到燃烧风险预测模型。

4.根据权利要求1所述的一种电池生产废料燃烧风险智能预警与处置系统，其特征在于，基于风险判别器反向优化规则映射处理单元的映射关系，包括确定规则映射处理单元的评分；

基于规则映射处理单元针对实时监测数据生成对应的规则燃烧风险预警值；

基于燃烧风险预测模型的风险判别器确定规则燃烧风险预警值的真实概率；

将真实概率与预设收敛阈值的绝对差值作为规则映射处理单元的评分；

若评分与预设收敛阈值的绝对差值大于预设差值阈值，则基于梯度下降法更新映射方案的映射关系，直至评分与预设收敛阈值的绝对差值小于或者等于预设差值阈值为止。

5.根据权利要求4所述的一种电池生产废料燃烧风险智能预警与处置系统，其特征在于，所述处置管理模块针对预警结果数据进行分类处理为规则风险事件和非规则风险事件；

若为规则风险事件，则基于规则映射处理单元对预警结果数据进行处置处理；

若为非规则风险事件，则基于风险生成器对预警结果数据进行处置处理。

6.根据权利要求5所述的一种电池生产废料燃烧风险智能预警与处置系统，其特征在于，针对预警结果数据进行分类处理为规则风险事件和非规则风险事件，包括：若规则映射处理单元的评分与预设收敛阈值的绝对差值小于或者等于预设差值阈值，则将对应的实时监测数据作为规则风险事件；

将实时监测数据和预警结果数据均进行预处理和特征提取；

基于实时监测数据和预警结果数据中特征字段的位次顺序，分别构建对应的特征序列；

计算对应的特征序列的相似度值；

若相似度值大于或者等于预设相似度阈值，则预警结果数据分类为规则风险事件；否则，预警结果数据分类为非规则风险事件。

7.根据权利要求6所述的一种电池生产废料燃烧风险智能预警与处置系统，其特征在于，计算对应的特征序列的相似度值，包括：加载滑动提取窗口，用于将特征序列转换为维度固定的卷积序列；

分别计算对应的卷积序列中每个单元的特征组合的相似度值；其中，特征组合基于滑动提取窗口针对特征序列提取得到；

相似度值基于所有单元的特征组合的相似度值的平均值确定。

8.根据权利要求7所述的一种电池生产废料燃烧风险智能预警与处置系统，其特征在于，所述反馈优化模块将预警作业结果和处置作业结果作为反馈信息输入燃烧风险预测模型，以动态优化燃烧风险预测模型；

所述参数优化模块基于反馈信息配置风险优化目标，并执行参数定向寻优，参数定向寻优结果用于更新风险预测模块的训练参数。