Para resolver el problema de la baja tasa de transmisión de información de alta frecuencia en las redes inteligentes y mejorar la eficiencia de la transmisión de información, se propone un método de investigación de transmisión de información de alta frecuencia en redes inteligentes basado en el modelo CNN-LSTM. Este método combina eficazmente la superioridad del algoritmo CNN para la extracción de características de información de alta frecuencia y la capacidad de aprendizaje del algoritmo LSTM para las características globales de la información de alta frecuencia. Mientras tanto, el búfer del cliente se divide mediante el método de división de área VLAN, lo que evita que el búfer sea demasiado grande debido a la congestión de la línea. Se adopta un módulo de control inteligente para cambiar el concepto de control tradicional. Además, se utiliza el módulo de control de optimización de redes neuronales para el control inteligente, lo que garantiza la velocidad de retroalimentación del terminal de control y evita el problema de aumentar el área del búfer causado por la diferencia de tiempo de retroalimentación. Los resultados experimentales muestran que, mediante el método en este documento, la eficiencia total de la transmisión de un solo canal alcanza el 96% y la tasa de transmisión alcanza 46 bit/s; la eficiencia total de la transmisión múltiple es del 89% y la tasa de transmisión alcanza 75 bit/s. Se verifica que el método propuesto en este documento tiene una tasa de transmisión rápida y alta eficiencia.