1.温度大数据物联网检测与智能控制系统，其特征在于：所述控制系统包括参数采集与控制平台和温度智能能控制子系统两部分，系统实现对环境温度检测和智能化控制；

所述温度智能控制子系统由NARX神经网络、PID型Adaline神经网络控制器、自调整因子模糊控制器、LSTM神经网络、Elman神经网络、按拍延迟线TDL和温度检测模块组成；温度期望值作为NARX神经网络的对应输入，NARX神经网络输出与Elman神经网络输出的差值作为温度期望值的预测误差，温度期望值的预测误差和预测误差变化率作为自调整因子模糊控制器的输入；NARX神经网络输出与温度检测模块输出的差值作为温度期望值的误差，温度期望值的误差作为PID型Adaline神经网络控制器的输入，PID型Adaline神经网络控制器和自调整因子模糊控制器的输出分别作为LSTM神经网络的对应输入，LSTM神经网络输出作为对应的按拍延迟线TDL输入和控制节点的温度控制器的输入，温度检测模块输出作为NARX神经网络的对应输入和对应的按拍延迟线TDL输入， TDL延迟输出作为Elman神经网络的输入，LSTM神经网络输出作为温度智能控制子系统输出的控制值；

所述温度检测模块由带时滞单元的Adaline神经网络模型、模糊C均值聚类FCM模型、NARX神经网络预测模型、按拍延迟线TDL、GM（1，1）灰色预测模型和二元联系数的BAM神经网络模型组成；

多个温度传感器感知被检测环境多点温度值分别作为对应的带时滞单元的Adaline神经网络模型的输入，多个带时滞单元的Adaline神经网络模型输出作为模糊C均值聚类FCM模型的输入，模糊C均值聚类FCM模型输出的多组带时滞单元的Adaline神经网络模型输出值分别作为对应的NARX神经网络预测模型的输入，多个NARX神经网络预测模型输出作为二元联系数的BAM神经网络模型的对应输入，二元联系数的BAM神经网络模型输出的确定值a和波动值b分别作为对应的按拍延迟线TDL输入和二元联系数的BAM神经网络模型的对应输入，2个按拍延迟线TDL输出分别作为对应的GM（1，1）灰色预测模型输入，2个GM（1，1）灰色预测模型输出分别作为二元联系数的BAM神经网络模型的对应输入，二元联系数的BAM神经网络模型输出被测量环境温度的确定值a和波动值b构成环境温度的二元联系数为a+bi，环境温度的确定值a和波动值b分别作为二元联系数的BAM神经网络模型的对应输入，二元联系数的BAM神经网络模型输出作为温度检测模块输出的被测量环境温度的二元联系数值。

2.根据权利要求1所述的温度大数据物联网检测与智能控制系统，其特征在于：所述参数采集与控制平台由检测节点、控制节点、网关节点、现场监控端、云平台、远程监控计算机和手机APP组成。

3.根据权利要求2所述的温度大数据物联网检测与智能控制系统，其特征在于：所述检测节点采集环境温度参数经网关节点上传到云平台，并利用云平台提供的数据给远程监控计算机进行Web可视化环境温度参数界面管理，对控制节点下指令实施环境远程控制，在云平台端存储温度数据和发布信息；手机APP通过云平台提供的环境温度信息可实时监测环境温度参数。