本发明公开一种基于强化学习的室内热环境学习效率提升的优化控制方法，属于建筑环境控制技术领域。该方法包括首先获取观测数据：包括获取室内外热环境和人体的相关参数；再搭建神经网络模型，使用该模型迭代预测下一时刻的室内温度值、空调耗电量、脑电波；最后利用获取的数据在建立的模型中进行循环运算，并引入DQN强化学习方法，基于神经网络训练控制空调体统的智能体，通过对当前状态值的观测以及得到的奖励，自动学习空调系统控制制热量决策的优化过程，得到最优控制策略，即得到最优的控制方法。本发明能够营造高效学习室内热环境，同时实现暖通空调系统自动控制，降低系统能耗。