甜瓜是一种以日光温室栽培为主的作物,日光温室生长环境对甜瓜品质影响很大。尤其在定植之后,甜瓜对于环境的要求就会有所改变,在不同的生长阶段,存在着不同的环境要求。若日光温室室内温度高、湿度大、灌溉方式不当,可能会造成其土壤结构发生改变,甚至无法保证甜瓜的正常产量。针对上述问题,本文采用不依赖于精确数学模型的辨识模型和模糊PID控制算法,通过实验分析建立基于EOSSA-RBF网络的日光温室温湿度预测模型和基于模糊PID的甜瓜日光温室生长环境控制模型,并由此设计了甜瓜日光温室生长环境控制系统。本文具体研究工作如下:（1）建立日光温室温湿度预测模型。日光温室环境系统内存在多个环境因子,可通过径向基（RBF）网络映射复杂的非线性关系来挖掘其中的规律性。常规RBF网络使用需要不断计算调整的K-means选取中心点,算法时间开销大,因此本文采用麻雀搜索算法（SSA）优化RBF网络初始聚类中心提高收敛速度。但SSA没有先验知识、种群多样性差,本文使用精英反向策略优化SSA（即EOSSA）,进一步提高预测准确度。通过MATLAB仿真,证明EOSSA-RBF在日光温室温湿度预测模型中准确度更高、预测效果更好。（2）建立基于模糊PID的甜瓜日光温室生长环境控制模型。针对甜瓜在日光温室中的基础环境需求,本文采用常规PID算法和模糊控制算法相结合的模糊PID控制算法,建立了基于模糊PID的甜瓜日光温室生长环境控制模型。通过MATLAB仿真,结果表明,基于模糊PID的控制模型超调量更小、响应时间更短、能更快达到稳定状态,在甜瓜日光温室生长环境控制方面能实现良好的控制效果。（3）建立结合甜瓜不同生长阶段的日光温室环境控制系统。结合甜瓜生长理论知识和研究经验,归纳得出甜瓜不同生长阶段环境需求范围及不同生长阶段特殊注意事项。利用第二部分建立的基于模糊PID控制的日光温室环境控制模型,结合第一部分建立的基于EOSSA-RBF的日光温室环境预测模型得到预测控制量,从而达到提前调整的目的,使实际输出值和甜瓜生长期望输出值之间误差最小。本系统主要由五个模块组成,分别为:用户界面模块、通信模块、数据采集和显示模块、甜瓜生长阶段判定模块、控制策略模块。实验表明,本系统界面简洁易于操作,能实时显示日光温室环境参数和控制设备的状态,为甜瓜生长发育创造适宜的环境。