随着科技的快速发展,人们对生活质量的要求也越来越高,智能家居应运而生。目前市面上的智能家居系统仅能提供一些家居环境的监控和电器的远程控制或者语音控制,但是还没有达到一种真正的智能,需要人来进行控制。随着人工智能的高速发展,将人工智能和物联网技术相结合,能够打造一个真正智能化的家居系统。本文开发了一种基于用户习惯的智能家居系统,即智能家居系统能够根据用户的习惯而造成的不同环境数据进行学习从而对家电进行智能控制,让智能家居系统真正拥有自己的“大脑”,主要完成的工作如下:(1)对系统的整体框架进行设计,将系统分为两个部分,一个是负责收集环境数据并且将数据上传到云服务器进行家电控制的硬件终端;另一个是负责存储数据、利用预测算法进行控制的软件平台。(2)设计并实现环境数据采集模块,本文采用Arduino+传感器+wifi模块的方案,用于采集房屋的各种环境数据如温度、湿度、光照强度等并将数据上传到服务器,便于使用神经网络进行学习。(3)设计并实现远程控制模块,本文采用Arduino+控制器+wifi模块的方案,用于接收物联网平台发送的控制命令并对相应的家电进行控制,Arduino微控制器通过Wi Fi来连接互联网,从而接收云服务器发送的控制命令。(4)设计并实现云端远程控制页面,本文采用vue+springboot的方案,用vue对前端页面进行设计,用java对后台程序进行编写,并且项目运行于阿里云服务器上。通过控制页面可以查看重要的实时环境数据及曲线图,能够通过开关按钮与调节滑条对家电进行控制。(5)设计并实现预测模块,本文采用基于长短期记忆(LSTM)网络的方案,利用云数据库的数据进行模型训练与测试,实现关键环境数据的预测,根据预测结果发送相应控制指令给物联网平台。本文对系统各个部分和整体都进行了测试,经过实验与测试,本系统每个模块可以正常地运行并且能够根据预测算法的结果对家电进行控制,系统整体达到预期效果。通过将人工智能与物联网相结合,本系统实现了根据历史房屋环境数据,针对各个用户的习惯,智能地为用户做出未来的决策,让用户体验到智能家居的智能与便捷。