本发明提供了一种基于历史运行数据的高速列车智能控制方法，包括：对列车的运行状态进行属性定义，根据定义的属性对高速列车的历史运行数据进行聚类分析；根据当前列车的运行状态和相似度指标从历史运行数据中找出与当前列车站间运行过程相似的数据集；根据当前列车的驾驶任务信息，将当前列车的未来站间运行过程转化为马尔科夫决策过程；根据加权欧式距离搜索出与当前列车的未来站间运行过程相似度最高的多个历史运行状态；利用蒙特卡洛方法采样得到参考运行轨迹，通过强化学习方法对列车未来站间运行全过程的参考运行轨迹进行优化，得到列车智能控制策略对列车进行智能控制。本方法可以实现列车的自动驾驶，提高运营服务质量。