智能家居已发展近数十载,逐渐取代了普通家居产品,成为现代人类生活中不可或缺的重要组成部分之一。智能制造技术是构建智能家居世界的关键技术,同时,也是构建大数据网络平台的基本要素。智能化的系统能够带给人们更美好的居家生活方式和出行体验,传统意义上的智能家居让人们从机械控制转换为手动控制,而随着各种先进科技和智能设备的问世,智能控制的方式也发生了潜移默化的变化,越来越多的智能产品对人为的手动控制方式提出了质疑。跟随时代的浪潮,本文以家居生活为背景,设计了一套智能家居系统,并将优化的BP神经网络算法应用到智能家居的控制方式中,改进了传统的手动控制方式,达到了较好的使用效果。首先,论文研究了国内外智能家居的研发现状,分析了对智能家居的实际需求,在此基础上提出了符合现代人类生活习惯的智能家居系统设计方案,并对系统的各功能化模块进行具体设计。其次,针对智能家居系统中需用到的关键技术和理论知识深入研究,主要包括神经网络技术、LTE通信、ZigBee无线组网技术及Android系统架构等,结合本系统特点,将遗传优化BP神经网络算法运用到数据处理部分,设计具有自主学习、自适应能力的家居控制方式。然后,根据方案完成系统的软、硬件功能设计与实现,硬件子系统有STM32主控芯片、ZigBee无线通信模块、4G模块及各类家庭传感器设备,软件子系统实现对智能家居APP的开发,包括数据库创建、登录页面、主页面及各个功能模块的实现,设计手动控制和自动控制两种家居APP控制方式。最后,搭建系统测试平台,硬件子系统完成传感器数据采集,在数据处理模块引入GA-BP算法,利用Matlab软件仿真测试系统预测数据的能力;软件子系统实现对家庭数据的监控和控制命令下达。经测试,系统能较好实现设计功能,验证了系统的可行性。