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公开(公告)号：CN116663424A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310743818.1
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的误差补偿超声波燃气表设计。所述方法包括：对超声波燃气表有影响的各个影响因素进行选取并构造神经网络训练的数据集，根据构造好的数据集进行神经网络对某个影响因素下的瞬时流量与真实瞬时流量值的误差值进行预测，调用搭建好的神经网络对每个影响因素对超声波燃气表瞬时流量误差值产生的影响进行分析，结果表明本发明的效果为：在原有实验数据的基础上可以快速地对各个影响因素下的瞬时流量与真实瞬时流量值的误差值进行预测，能清晰地显示出各个影响因素对瞬时流量与真实瞬时流量值的误差值的影响程度，预测精度高，适用性强，稳定性强，提高了效率。
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