智慧农业一直在智慧经济中占据着巨大的比重,无论是发达国家还是发展中国家,智慧农业都是其巩固经济基础、凸显后发优势、实现赶超战略的主要途径,因此,不断探索更先进、更有实践性的智慧农业方法势在必行。农业大棚温湿度预测预警作为智慧农业的应用领域之一,是利用传感器等物联网设备实现农业现场环境数据的采集,并采用数学和相关统计学习方法,对农业大棚温湿度未来发展的可能性趋势在一定时间内进行推测和估计,并对不正确、不适宜的棚内状态进行预警。本文针对农业温室大棚温湿度预测预警中存在的问题,首先是通过NodeMCU和CC2530实现串口通信,接收、缓存终端数据;并利用无线网络和NodeMCU模块中的WiFi功能,通过MQTT通信协议,实现农业大棚现场环境数据的实时采集。其次利用采集到的数据和中国天气网公布的气象观测值,在考虑不同影响因子的条件下,对大棚最高温、最低温通过网格搜索优化支持向量机核参数和惩罚因子进行预测建模研究,并利用逐时转化系数,计算出大棚内相应时刻的温度,达到逐时预测大棚内温度的目的。此外,在充分考虑不同环境因子对大棚湿度的影响下,预测出农业大棚内逐时的环境湿度状况。在对温室大棚温度预警的研究中,运用支持向量分类机和决策树相结合的算法,用投影向量的方法计算类间分离度,完成构建偏二叉决策树,实现对温度的预警分类,进而使农业大棚环境更好的适合作物的生长。实验运行结果表明,利用该方法反映的农业大棚环境数据实时、精准,为温室大棚温湿度预测预警提供了良好的理论支撑。本文对农业温室大棚温湿度预测及预警进行了实践应用研究,利用网格搜索优化后的支持向量机对小样本的信息数据有良好的建模和泛化能力,且预测精度较高。该方法促进了农业环境实时掌控的发展,在一定程度上,提供了理论依据和实践价值。