一种用于高静压环境差压传感器误差补偿与预测方法

本发明涉及差压预测领域，且公开了一种用于高静压环境差压传感器误差补偿与预测方法，通过对收集到的差压数据与对应的环境数据进行预处理，并从中提取出影响传感器的关键特征参数，基于关键特征参数，使用深度学习算法构建传感器的误差预测模型，来对传感器的误差进行预测，通过将误差预测值与实际测量结果进行比较，并计算出补偿后的差压值，对传感器的测量误差进行误差补偿，通过将历史测量值和对应的误差值输入训练好的时间序列预测模型中，得到误差预估值，对未来时间段内的传感器误差进行预测，避免传统单变量分析的局限性，解决高静压环境下测量误差问题，有利于更加准确地预测和补偿误差，从而提高了传感器精度。