随着工商业的迅速发展和区域人口数量的快速增加,人与自然产生了越来越多的矛盾和问题。特别是近年来糟糕的空气质量,已被广为诟病,但在遭受质疑的同时也受到了更多的人关注。尤其是细颗粒物PM2.5在部分城市已经严重影响到市民出行交通甚至健康问题。但对我们造成伤害的却不止室外空气,还有我们起居办公的室内场所。因此,如何切实关注身边的空气质量变化,了解室内外空气质量的关系,帮助人们更好的认识周围的环境状况则显得尤为重要。依靠高速发展的智能家居行业和成熟的移动应用技术,本文设计实现了基于智能家居的区域室内空气质量预测研究。其中,通过设备硬件传感器结合Android系统的形式完成了对室内PM2.5、PM1.0、PM10、温度、湿度以及总挥发性有机物TVOC的采集,并通过合理的处理机制将获取的传感器数据进行了实时显示及颗粒物浓度分时段趋势显示。同时对获取到的各类室内空气质量数据进行了收集,结合同一区域网络室外空气质量就室内外细颗粒物PM2.5进行了变化规律图表分析、相关性分析、回归分析。最后,根据分析结果按照环境空气质量标准对该PM2.5样本数据进行了不同污染程度等级预测模型建立,并就实验区域根据室外空气质量对室内空气质量进行了短时间的预测。相较于目前大量的关于室内外颗粒物相关性的研究,该研究的不同主要在于其是以被更多家庭和用户接受的智能家居为基础,以我们通过手机、互联网就可以查询到空气质量数据为依据进行室内外空气质量关系的研究。研究相对更具实用性,其意义就在于可以帮助普通人通过简单方便的途径获取到的室外空气质量进行室内空气质量的判断,便于我们快速方便的了解身边的居住环境。在一定程度上可以提高我们对周围环境应对能力,进一步保护我们不被糟糕的空气质量所伤害。