近年来,随着物联网相关技术的不断发展,智能教室,作为物联网技术重要应用之一,得到了学术界和产业界的广泛关注。不断进步的智能教室相关产品,给教室的布置、控制和使用带来了很大的便利,吸引很多高校开始建设智能教室项目。在使用中发现,随着设备控制的集中化、远程化,教室内设备依然需要使用者根据亲身的感受进行手动的控制。智能教室控制的核心,即对室内设备的智能化控制,要有效应对教室内环境的多变问题、设备多样化问题、用户行为习惯等多种挑战。为了解决智能教室控制的难题,本研究首先通过智能教室数据收集系统采集目标的环境数据,并结合高校数据库相关信息,对数据进行预处理及分析,形成结构化的教室原始数据集。基于原始数据集,本文提出了利用深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)解决智能教室控制问题。借助强化学习平台及深度学习框架,综合多种智能教室环境参数,利用深度Q网络算法(Deep Q-Learning,DQN)的训练方式对智能教室控制模型进行训练。完成训练的模型能够根据当前教室的各项环境参数,结合教室当前状态,对教室内的设备进行有效控制,继而起到智能化控制教室设备,优化室内环境的作用。本文首先介绍了本次研究的背景和意义,分析智能教室产业的发展前景和亟待解决的问题,概述了国内外相关研究的进展和成果,引用并阐述了本次研究的目标和主要内容。之后本文介绍了相关技术背景,并对相关的研究基础做了说明。接着着重说明了本文数据的来源、相关数据的预处理方式以及针对数据集所做的相关分析。然后就将深度强化学习应用于智能教室控制模型训练的可行性进行分析和建模。最后本文着重介绍了基于深度强化学习的智能教室控制模型的结构及其训练方式、相关训练平台及部署方案,提出了训练集训练与真实环境交互训练相结合的训练方式,并描述了模型在不同阶段的损失、预测准确度以及实际应用场景的表现,论证了模型及其训练方法的有效性和可行性。