本发明属于选矿技术领域，尤其是涉及一种基于函数型数据分析的球磨机能耗优化的方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：球磨机相关的数据分割；步骤2：数据的平滑及对齐；步骤3：对收集到的数据采用函数型数据的方法进行建模；步骤4：使用最小二乘构造目标函数；步骤5：新的点预测；步骤6：给定球磨处理量的基础上，其他影响因素优化；步骤7：选择整个算法中的超参数，使用4阶B‑样条基，等距节点，节点个数使用极小化交叉核实验证函数，确定基的个数K。本发明在于提供一类全新的、适应性强的统计学习的预测装置，利用传统的统计学线性回归、使用函数型数据分析的方法进行数据处理，对球磨机的能耗诊断，对球磨机能耗异常进行优化。