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煤矿开采的采动应力场变化关乎矿井安全,现有监测技术存在诸多缺陷,基于此,提出基于数据驱动力学的采动应力场重构方法,以采动应力场透明化为目标,用材料本构数据替代传统模型,减少对高质量数据的依赖。通过智能数据补全与融合算法处理监测数据缺失和噪音问题,并结合深度神经网络误差校正,建立智能互馈机制。经三维悬臂梁数值模拟及实际煤矿工程案例验证,该方法能有效消除数据误差和偏差,提升数据利用率与计算效率,促进智能互馈机制建立。