烟草行业对国家的经济和财政具有重大的影响作用。然而由于内外因素,我国每年都会出现烟叶在仓储期间发生霉变的情况,这给国家造成了巨大的经济损失。为了有效进行烟叶霉变的预防和控制,需要对造成烟叶霉变的主要因素如温湿度等进行监测和预测,数据监测依托于构建一套传感和监测网络,数据预测则依托于一套预测模型。本文即是在这样的背景下,通过对比分析和研究,设计了一套基于Lo Ra通信技术的仓储烟叶质量监测系统,以及一套烟叶温湿度预测和预警模型,从而实现对烟叶温度和湿度的监测和预测,并最终为烟叶的霉变预防提供信息化措施。本文首先分析对比了常见几种工业物联网通信技术的特点和应用场景,然后根据实际应用场景和技术优势选择采用了低功耗广域物联网中的Lo Ra无线通信技术进行组网建设。利用Lo Ra技术的特点,以某烟叶复烤厂为例,设计了一套基于Lo Ra通信的组网方案,进行了网络结构设计、数据采集终端节点和网关部署方案的设计以及服务端监测云平台的搭建和利用。在此组网方案的基础上,利用NS3网络模拟平台对该网络进行了仿真实验,得到了相关结论。此外,利用该复烤厂的历史烟叶温湿度数据搭建了一套基于LSTM神经网络的烟叶温湿度预测模型,并通过该模型进行了仓储烟叶的温湿度预测实验。然后根据实验结果设置了烟叶霉变的等级预警机制。最后进行了基于Lo Ra的烟叶质量参数监测系统的设计实现,完成了系统的终端节点电路设计、采集模块的选型、Lo Ra通信模块和网关的电路设计以及各模块的相关软件设计,并利用该系统进行了网络的相关测试和验证。