基于集成神经网络的压力传感器温度补偿方法及系统

本申请公开了基于集成神经网络的压力传感器温度补偿方法及系统，方法包括：集成神经网络训练方法与压力补偿方法；集成神经网络训练方法包括：收集原始数据集；对原始数据集进行特征选择，获得训练集；使用训练集训练预构建的初始集成网络模型，获得温度补偿集成神经网络模型；将温度补偿集成神经网络模型嵌入进压力传感器温度补偿模块；压力补偿方法包括：收集实时数据集；将实时数据集输入至温度补偿集成神经网络模型，输出集成预测值。本方案有效解决了压力传感器读数因温度、湿度等环境因素导致的偏差问题，减少了传感器在复杂环境下的误差，使其在多变的环境条件下仍能提供真实可靠的压力数据。