零长弹簧式相对重力仪的温度补偿方法

本发明公开了零长弹簧式相对重力仪的温度补偿方法，包括：基于温度对重力仪的影响机理研究，筛选具有显著影响关系的温度参量及其阶数用于构建上层温补模型；以重力仪输出与温度的相关系数最小为优化目标，利用改进的麻雀搜索算法(ISSA)获取全局最优的模型系数，对重力测量值进行初步温度补偿；以上层温补模型的输入输出和重力仪不受温度影响的标准输出构建BP神经网络的训练样本集，训练后得到下层温补模型；将初步温补结果输入到下层模型对剩余误差再次温补后得到最终的补偿结果。本发明提出基于智能算法的两层温度补偿算法能够有效隔离环境温度变化对重力测量的影响，提高弹簧式相对重力仪的温度补偿精度。