基于多层级动态纠偏与AI优化的煤矿开采数字孪生方法

本发明提供一种基于多层级动态纠偏与AI优化的煤矿开采数字孪生方法，包括监测数据采集与动态预处理，对数据进行去噪与空间一致性检测；煤矿数字孪生体构建与前处理；采用高非线性变量插值与模型映射方法，生成非线性偏差场；连续分析步下卡尔曼滤波误差分析与校正，结合空间突变步标记优化模型状态；阶段式滑动窗口长时序波动分析，根据误差的绝对值和波动分类标记区域；基于遗传算法进行多层级加权误差优化，调整材料参数与边界条件；基于动态贝叶斯进行材料本构纠偏，逐步增强模型的适应性与精确性；构建基于深层数据驱动的混合网络结构AI优化预测模型，捕捉材料本构的动态变化与模型本构特征差异，实现对煤矿开采全过程的精准数字孪生仿真。