本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)機(jī)柜進(jìn)風(fēng)溫度的方法，所述方法包括以下步驟：所述方法包括以下步驟，步驟1通過(guò)熱成像裝置采集機(jī)柜的表面實(shí)際溫度數(shù)據(jù)，通過(guò)熱敏裝置采集對(duì)應(yīng)機(jī)柜的實(shí)際進(jìn)風(fēng)溫度數(shù)據(jù)；步驟2調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，用機(jī)柜的表面實(shí)際溫度數(shù)據(jù)為輸入，機(jī)柜的實(shí)際進(jìn)風(fēng)溫度數(shù)據(jù)作為輸出反復(fù)訓(xùn)練，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)訓(xùn)練后能預(yù)測(cè)出機(jī)柜的進(jìn)風(fēng)模擬溫度數(shù)據(jù)；步驟3建立強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型；步驟4獲得增強(qiáng)學(xué)習(xí)模型最優(yōu)策略下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型生成新的預(yù)測(cè)器；步驟5用最優(yōu)的預(yù)測(cè)器對(duì)機(jī)柜的進(jìn)風(fēng)溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法提高機(jī)柜的進(jìn)風(fēng)模擬溫度數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率，節(jié)約了物料與人工成本，便于使用。