一种基于CPO-RF-Adaboost机器学习的矿井构造复杂程度分类与预测方法

本发明提供一种基于CPO‑RF‑Adaboost机器学习的矿井构造复杂程度分类与预测方法。所述基于CPO‑RF‑Adaboost机器学习的矿井构造复杂程度分类与预测方法包括以下步骤：S1.收集矿井构造的相关地质数据并通过前人研究和查阅资料来筛选出影响矿井地质构造的因素，并基于这些因素构建出矿井构造复杂程度评价指标体系；S2.根据矿井地质构造的复杂程度以及生产开发情况，将煤矿划分为“等性块段”。本发明提供的基于CPO‑RF‑Adaboost机器学习的矿井构造复杂程度分类与预测方法可有效提升矿井构造复杂程度的预测效率，降低不同算法所造成的过拟合和欠拟合问题，可为处理复杂地质数据时展现出更高的准确性和适应性，能够为矿山的采掘规划、灾害防治和智能化建设提供科学依据的优点。