基于小波基函数优选与DWT-SVM模型的断层识别方法

本发明涉及一种基于离散小波变换（DWT）与支持向量机（SVM）融合的煤矿断层智能预测方法。该方法通过优化小波基函数的选择，结合多尺度特征提取与机器学习分类，显著提升了复杂地质环境下断层的识别精度。实验表明，本方法在山西某煤矿区域的实际应用中，较传统方法提高了预测准确度和可靠性，对于煤矿安全生产具有重要意义。