当今信息技术产业的发展远远超过其他任何一个行业,其中最重要的契机就是互联网和传统行业的联合发展,呈现一种新的生存业态-物联网。目前物联网的发展领域变得越来越多样化,其问题的解决方案也趋于成熟,智能产品真正落地开花,走进每个人的日常生活,智能需求也变得更重要。随着技术标准的不断完善,智能配件的性能大幅度提升,智能化设备的制造成本越来越低,提供了强有力的驱动,将智能化设备融入生活改变传统生活方式。可以说智能家居领域的发展机会越来越多,其面临的挑战也不容小觑。智能家居的智能化程度一直是该行业成熟程度的衡量标准,面对层出不穷的智能化控制技术和智能控制系统处理模式,如何找到最优解决方案,成为众多学者争相研究的热点。在这样的背景下,本文以智能家居控制系统为主线,展开对智能家居系统由简入难的设计与研究。将智能家居作为主体,按照层层递进关系,对智能家居系统的设计方案进行拆解、分析和改进。本文的主要工作和成果有:1、介绍了选题的研究背景与基础,首先对国内外智能家居领域的发展历程进行综述,重点介绍了设备发展、平台构建和自适应控制技术的研究和应用现状。其次在用户角度重点分析了用户对智能家居的需求与期待,分析得出具有可行性的调研成果。2、详细分析了智能家居自适应控制系统的原理和特点,以室内环境自适应优化为目的,详细分析了室内环境的影响因素、采用神经网络搭建了室内环境预测舒适度模型,基于该预测结果提出了控制联控策略、硬件架构方案与软件平台设计方法,最终形成了一整台智能家居的解决方案。3、针对智能家居室内环境的复杂性及硬件系统采集数据的不完整性与丢失现象,本文通过大数据处理的方法K-means与标准化这两种,对数据进行聚类处理与归一化,使得用于预测的数据集合具有较高的质量与精确度。4、针对采用单一神经网络搭建预测模型其局限性和缺点,即初始阈值、权值随机导致的预测模型精度低,预测结果极易陷入局部最小的问题,通过深入研究找到了改进该预测模型的方案,采用遗传算法优先寻找最优初始阈值、权值,结合神经网络模型预测,在实际仿真中取得了良好的预测结果,通过改进提高了预测精确度。本文以智能家居的硬件架构组成、软件平台搭建、控制系统智能算法的研究和控制策略设计等四大角度,对其中每一个模块都进行研究和分析,以该系统的自适应程度为衡量标准,以服务智能家居用户为目的,不断地探索和丰富智能家居领域的最优控制方式,不断优化改进提出了具有参考价值的控制系统设计方案。