本发明公开了一种基于机器学习的用户调度和模拟波束选择优化方法，该方法包括下述步骤：获取每个用户信道特征向量；模拟波束匹配：依次输入每个用户信道特征向量至波束预测模型确定模拟波束，利用多个波束分类器将基站和所选用户之间的下行信道划分为多个不同的波束类，利用超平面预测信道的类别并为每个用户选择最佳的模拟波束；经过匹配模拟波束后，判断用户集中所有用户是否完成匹配，当所有用户匹配完成时，根据模拟波束调度集进行信道的调度，其中模拟波束调度集为通过输出用户集对应的模拟波束集合。本发明减少所适用的大型系统所需的计算能力，具有较高的兼容性，减少通信系统搭建的成本，减少在多用户情况下用户匹配信道的时延。