绿叶蔬菜是我国栽培区域分布最广、总产量最高的蔬菜之一,而目前我国的绿叶蔬菜栽培方式仍以旱地栽培和普通大棚为主,导致了经济效益不高、产品的市场竞争力不强。研究基于云平台的绿叶蔬菜温室环境因子调控系统,不仅有利于提高绿叶蔬菜产量、降低生产成本、提高农民收入,同时也响应了我国农业现代化规划和十四五规划中相关政策的号召,具有重要的现实意义和战略意义。本文以绿叶蔬菜温室栽培系统作为研究对象,在全面分析了国内外绿叶蔬菜温室栽培环境因子采集和调控系统的相关研究现状之后,开发了基于腾讯云的云平台服务器软件、设计了环境因子模糊控制系统和基于极限学习机模型的加热预测控制系统。本文主要的研究内容与成果如下:（1）调研了设施水培绿叶蔬菜的生长特性和农艺规程,了解了相关温室的构造和配套设施以及常用环境因子采集和调控方法,确定了温室环境因子调控系统设计的方案。（2）进行温室环境因子采集模块设计,硬件设计包括相关芯片选型、温湿度及光照强度采集系统电路和电压变换电路的设计,并按设计的PCB图进行打样、焊接以及实验验证;软件设计包括利用Keil C51编写了主控芯片软件。（3）利用Lab VIEW设计了中心汇聚节点数据处理软件,主要功能包括获取与解析采集指令及控制量,传输采集到的环境因子数据。（4）采用腾讯云服务器,利用Lab VIEW设计了服务器端后台数据处理软件,主要功能包括发送采集指令、获取与解析环境因子数据,并将获取的环境因子数据存储到服务器中的ACCESS数据库中。利用VBSCRIPT和JAVASCRIPT进行WEB页面设计,主要功能包括实时接收和显示来自云平台的环境因子数据、使用户可以向云平台发送相关指令以实现对调控系统参数的调节。（5）根据采集的数据,利用MATLAB商用软件建立生菜生长模型和基于极限学习机的温室内部温度预测模型,设计了环境因子模糊控制系统和基于粒子群优化算法的预测控制加热系统,以此实现对环境因子的调控。