一种基于机器学习的传感器动态温度补偿方法及装置

一种基于机器学习的传感器动态温度补偿方法，属于建筑工程中的钢筋锈蚀监测技术领域，通过机器学习算法实时分析环境温度与传感器输出信号之间的动态关系，生成并更新温度补偿曲线；在多传感器网络中，采用分布式机器学习实现协同补偿；以及提供一种基于机器学习的传感器动态温度补偿装置，包括内置式传感器模块、数据读取模块、数据传输模块、嵌入机器学习模型的数据处理模块及温度曲线标定装置。本发明解决了传统补偿方法无法适应复杂温度变化的问题，显著提高了传感器的测量精度和稳定性，降低了标定成本，并支持多传感器协同优化。