随着智能化时代的到来,以及计算机网络技术、物联网技术、自动控制技术和人工智能等技术的飞速发展,传统的家居电器已经满足不了消费者的需求,智能家居领域迎来了前所未有的发展机会。最初智能家居更多用来为老弱病残人群服务,为他们降低生活劳动负担,之后才逐渐转变到普通住宅中,为用户提供更加智能、便捷、舒适、安全的居住环境。智能家居控制系统的门槛并不高,只需一台便携的控制终端、一个控制中枢、多个传感器及控制器通信模块,就可以实现一套控制系统。然而,目前的智能家居系统智能化程度还很低,如何提高系统的智能化程度,已经成为了智能家居系统研究的关键。本文通过对智能家居控制系统进行研究,提出一种基于改进LSTM和Android的智能家居控制系统设计。首先,给出了本文的研究背景及意义,并对国内外智能家居技术的发展现状进行了叙述。从使用者的角度分析,了解使用者对智能家居的需求,并给出了具有可行性的总体设计方案。其次,采用IR、RF、En Ocean及Wi Fi等多通信技术相结合的通信方式,并使用安卓移动设备作为控制终端,编写了一款应用软件,实现对家居电器的远程控制。再次,采用长短期记忆神经网络(LSTM)搭建了室内环境舒适度预测模型,由于智能家居环境数据复杂多变,并且传感器采集到的数据容易出现丢失,故采用数据的聚类与归一化方法,提高预测数据集合的质量和精确度。最后,为了提高系统的智能化程度,通过粒子群算法优化预测模型,设计了一套家居设备的自适应控制系统,并在实际仿真中取得了良好的预测结果,提升了预测精确度。实验表明,在系统正常工作的情况下,通过安装到移动设备上的应用软件,用户能够实现对家用电器的远程监控,同时,系统能够实现自适应控制,且性能稳定,并具有较高的智能性。