1.一种基于GRNN神经网络的草莓温室环境参数智能监测系统，其特征在于：所述监测系统由基于CAN总线的草莓温室环境参数采集平台和温室草莓产量智能预测系统两部分组成，基于CAN总线的草莓温室环境参数采集平台实现对草莓温室环境因子参数进行检测、调节和监控，温室草莓产量智能预测系统包括温室草莓产量预测子系统、草莓温室温度预测子系统、草莓温室水分预测子系统和温室草莓产量环境参数校正模型；

所述温室草莓产量预测子系统为温室草莓产量经验模态EMD分解模型、多个最小二乘支持向量机LS‑SVM产量预测模型和多个最小二乘支持向量机LS‑SVM产量预测模型值等权重相加和得到草莓产量融合预测值；温室草莓产量历史数据作为温室草莓产量经验模态EMD分解模型的输入，温室草莓产量经验模态EMD分解模型把温室草莓产量历史数据分解为低频趋势部分和多个高频波动部分，温室草莓产量历史数据的低频趋势部分和多个高频波动部分分别作为多个最小二乘支持向量机LS‑SVM产量预测模型的输入，多个最小二乘支持向量机LS‑SVM产量预测模型分别对温室草莓产量历史数据的低频趋势部分和多个高频波动部分各分量进行预测，多个最小二乘支持向量机LS‑SVM产量预测模型值等权重相加和得到温室草莓产量融合预测值；

所述草莓温室温度预测子系统包括草莓温室温度减法聚类分类器、多个HRFNN递归神经网络温度预测模型、ANFIS神经网络温度预测融合模型；草莓温室多个检测点温度值作为草莓温室温度减法聚类分类器的输入，草莓温室温度减法聚类分类器把草莓温室多个检测点温度值分为多种类型，每种类型的草莓温室温度值分别作为多个HRFNN递归神经网络温度预测模型的输入，多个HRFNN递归神经网络温度预测模型分别对多种类型草莓温室温度值进行预测，多个HRFNN递归神经网络温度预测模型的预测值作为ANFIS神经网络温度预测融合模型的输入，ANFIS神经网络温度预测融合模型实现对多个HRFNN递归神经网络温度预测模型的预测值进行融合得到草莓温室温度预测值；

所述草莓温室水分预测子系统包括草莓温室水分减法聚类分类器、多个ANFIS神经网络水分预测模型和HRFNN递归神经网络水分预测融合模型；草莓温室多个检测点土壤水分值作为草莓温室水分减法聚类分类器的输入，草莓温室水分减法聚类分类器把草莓温室多个检测点土壤水分值分为多种类型，每种类型的草莓温室土壤水分值分别作为多个ANFIS神经网络水分预测模型的输入，多个ANFIS神经网络水分预测模型分别对多种类型草莓温室土壤水分值进行预测，多个ANFIS神经网络水分预测模型的预测值作为HRFNN递归神经网络水分预测融合模型的输入，HRFNN递归神经网络水分预测融合模型实现对多个ANFIS神经网络水分预测模型的预测值进行融合得到草莓温室土壤水分预测值；

所述温室草莓产量环境参数校正模型由4个微分算子S和GRNN神经网络组成，4个微分算子S平均分成2组，每组2个微分算子S相串联分别构成微分回路1和微分回路2；温室草莓产量预测子系统的输出作为GRNN神经网络A端的输入，草莓温室温度预测子系统的输出作为微分回路1的输入和GRNN神经网络B端的输入，微分回路1的2个微分算子S的连接端的输出为GRNN神经网络D端的输入，微分回路1的输出为GRNN递归神经网络C端的输入；草莓温室水分预测子系统的输出作为微分回路2的输入和GRNN神经网络E端的输入，微分回路2的2个微分算子S的连接端的输出为GRNN神经网络I端的输入，微分回路2的输出为GRNN神经网络F端的输入；GRNN神经网络由7个输入端节点分别为A、B、C、D、E、F和I，13个中间节点和1个输出端节点组成，温室草莓产量环境参数校正模型实现对温室温度和土壤水分对草莓产量影响程度的校正。

2.根据权利要求1所述的一种基于GRNN神经网络的草莓温室环境参数智能监测系统，其特征在于：所述基于CAN总线的草莓温室环境参数采集平台由检测节点、控制节点和现场监控端组成，它们通过CAN总线实现检测节点、控制节点和现场监控端之间的通信。

3.根据权利要求2所述的一种基于GRNN神经网络的草莓温室环境参数智能监测系统，其特征在于：所述检测节点分别由传感器组模块、单片机和通信接口组成，传感器组模块负责检测草莓温室环境的温度、水分、风速和光照度的草莓温室环境参数，由单片机控制采样间隔并通过通信模块发送给现场监控端。

4.根据权利要求2所述的一种基于GRNN神经网络的草莓温室环境参数智能监测系统，其特征在于：所述控制节点实现对草莓温室环境参数的调节设备进行控制。

5.根据权利要求2所述的一种基于GRNN神经网络的草莓温室环境参数智能监测系统，其特征在于：所述现场监控端由一台工业控制计算机和RS232/CAN通信模块组成，实现对检测节点检测草莓温室环境参数进行管理和对草莓温室环境多点温度进行融合。