1.一种循环泵运行参数的智能控制方法，其特征在于，包括：
实时获取循环泵的流量和功率；
将所述流量和所述功率输入预先构建的流量与功率关系模型进行分析，得到所述循环泵的运行效率；
基于所述循环泵的运行效率，对所述循环泵的转速进行动态调整。
2.如权利要求1所述的循环泵运行参数的智能控制方法，其特征在于，所述预先构建的流量与功率关系模型为随机森林模型，所述随机森林模型包括第一预设数量的决策树、第二预设数量的随机种子和决策函数；
在所述将所述流量和所述功率输入预先构建的流量与功率关系模型进行分析之前，还包括：所述随机森林模型的训练步骤；
所述随机森林模型的训练步骤，包括：
针对任一所述决策树的每个节点的决策过程，从流量和功率的训练集中有放回的进行抽样，得到流量和功率的抽样样本；
从所述流量和功率的训练集中选择一个随机的流量和功率子集进行分割，得到流量和功率的特征子集；
基于所述抽样样本以及所述子集，对所述决策树基于递归分裂算法构建决策树，在基于所述递归分裂算法构建决策树的过程中，基于所述随机种子确保所述决策树的随机性，得到训练之后的决策树；其中，所述决策函数对各决策树的预测结果进行处理，得到针对所述循环泵的运行效率的预测结果。
3.如权利要求2所述的循环泵运行参数的智能控制方法，其特征在于，所述基于所述抽样样本以及所述子集，对所述决策树基于递归分裂算法构建决策树，包括：
从所述决策树的根节点开始，基于所述抽样样本以及所述子集，对所述决策树的节点进行分割；
依次获取所述抽样样本以及所述子集中各流量和功率对应的循环泵属性以及计算各循环泵属性的信息增益；
分别选取信息增益最大的循环泵属性，确定所述信息增益最大的循环泵属性对应的流量和功率；
基于所述信息增益最大的循环泵属性对应的流量和功率，对分割后的所述决策树的节点逐次递归分裂，构建决策树。
4.如权利要求3所述的循环泵运行参数的智能控制方法，其特征在于，所述基于所述抽样样本以及所述子集，对所述决策树的节点进行分割，包括：
基于所述抽样样本以及所述子集，构建流量和功率的二元层级树，所述二元层级树的节点看作是N个M维空间的点集；
选择空间中的两质心作为分割点，以垂直于过两质心的直线的超平面来分割整个空间，分割后的子空间执行同样的操作，直至空间中全部点分割完毕。
5.如权利要求3或4所述的循环泵运行参数的智能控制方法，其特征在于，所述循环泵属性包括：管道阻力、泵性能曲线、液体的性质、流体温度以及环境条件中的至少两种；
所述循环泵属性的信息增益，包括：循环泵属性的熵与对应循环泵属性的条件熵之差。
6.如权利要求5所述的循环泵运行参数的智能控制方法，其特征在于，所述基于所述信息增益最大的循环泵属性对应的流量和功率，对分割后的所述决策树的节点逐次递归分裂，构建决策树，包括：
分别选取信息增益最大的循环泵属性对应的流量和功率，以所述流量和功率作为当前节点的划分属性；
基于所述划分属性创建一个决策树节点，根据所述划分属性的取值将当前数据集划分为若干个子集，每个所述子集对应于划分属性的一个取值；
重复执行上述步骤，直至满足预设递归分裂停止条件，得到构建的决策树。
7.如权利要求1所述的循环泵运行参数的智能控制方法，其特征在于，所述基于所述循环泵的运行效率，对所述循环泵的转速进行动态调整，包括：
基于所述循环泵的运行效率，对所述循环泵的转速使用变速设备进行实时控制，将所述循环泵的运行点动态调整至循环泵效率曲线的预设位置。
8.一种循环泵运行参数的智能控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于实时获取循环泵的流量和功率；
分析模块，用于将所述流量和所述功率输入预先构建的流量与功率关系模型进行分析，得到所述循环泵的运行效率；
调整模块，用于基于所述循环泵的运行效率，对所述循环泵的转速进行动态调整。
9.一种循环泵运行参数的智能控制设备，所述设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7所述方法的步骤。