摘要
本发明涉及一种基于图像识别的裂隙煤岩体强度智能预测方法，属于岩体力学预测技术领域。步骤包括：（1）根据不同的裂隙参数和岩性进行室内试验，建立初始训练数据集；（2）引入数值模拟数据，通过模拟数据补充实验室数据，并将其数据整合成一个数据集，构建煤岩体裂隙与强度的样本数据库；（3）使用样本数据库训练机器学习模型，机器学习模型采用梯度提升决策树模型进行训练；（4）使用测试集数据测试机器学习模型精度；（5）工作面图像采集；（6）预测待测煤岩体强度。本发明改良了传统岩石强度测量方法，能够结合不同岩性的煤岩体裂隙的几何特征与其强度之间的非线性关系，构建准确的预测模型，实现高效的预测。
