本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种基于强化学习模型的预测机柜进风温度的方法，所述方法包括以下步骤：所述方法包括以下步骤，步骤1通过热成像装置采集机柜的表面实际温度数据，通过热敏装置采集对应机柜的实际进风温度数据；步骤2调用神经网络模型进行训练，用机柜的表面实际温度数据为输入，机柜的实际进风温度数据作为输出反复训练，使得神经网络模型通过训练后能预测出机柜的进风模拟温度数据；步骤3建立强化学习模型；步骤4获得增强学习模型最优策略下的神经网络模型生成新的预测器；步骤5用最优的预测器对机柜的进风温度进行预测。该方法提高机柜的进风模拟温度数据准确率，节约了物料与人工成本，便于使用。
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来源：北方有色网
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