本研究旨在通过动态优化地下矿山开采参数，提升开采效率、保障安全性并提高资源利用率。研究采用机器学习技术，如神经网络算法，利用其强大的数据处理与规律挖掘能力对开采参数进行优化。通过采集地下矿山相关数据，经清洗、转换、归一化等预处理后构建机器学习模型，并运用训练、验证和测试数据集对模型进行优化。模型评估结果显示，在准确率、召回率及均方误差等指标上表现良好，验证了基于机器学习进行开采参数动态优化的有效性。研究成果在实际应用中显著提升了案例矿山的开采效率与安全性，为地下矿山开采参数的动态优化提供了具有实践价值的技术方法。
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