作为各类电子设备仪器的时钟频率源,高精度、高稳定性的晶体振荡器决定了军工、基站、航天等多种领域时钟通信同步的精度,直接对系统各个电子元件的同步运作起到关键的影响。随着5G技术的快速发展,通信基站呈现小型化、轻型化的发展趋势,也就对晶体振荡器小型化、低功耗、低成本的要求日益明显。而在以温度补偿晶体振荡器（TCXO）为代表的小型化晶体振荡器中,往往需要对不同温度点的输出频率进行牵引,避免环境温度变化对晶体振荡器的频率输出造成较大影响,以达到补偿的目的。在现有的方案中,通常所采用的方案为模拟补偿和数字补偿两种方案结合的方式实现温度特性曲线的提升,而对应的算法往往存在一定局限,在高低温环境下的补偿通常与理论补偿值存在一定差距,使得TCXO无法达到理想化的精度,而为了在高低温状态均能达到理想精度的需求往往需要反复进行补偿,引起补偿成本增加。本文针对TCXO晶体振荡器的模拟补偿和数字补偿算法进行改进,提出基于神经网络的模拟补偿和数字补偿方案,在现有基础将TCXO的精度进行提升,用于实现达到降低补偿成本、增加补偿精度的流程方案。首先,从TCXO的现有补偿流程出发,通过晶体振荡器的模拟补偿和数字补偿修调数据对输出频率进行控制,针对两种补偿阶段采集生成的数据集,分别以深度神经网络DNN和径向基神经网络RBF进行训练,以确保修正后的补偿数据能够更符合实际产品需要。其次,将模拟补偿阶段的补偿问题抽象为实际的多元线性回归问题,以TCXO在常温条件下的输出频率作为标称频率,在模拟补偿阶段对同型号的晶体振荡器的多个修调参数和温度特性曲线进行模型的建立和训练。在实际过程中,通过DNN的前向传播和反向梯度更新实现统一模型的建立,并根据生成模型输出统一的补偿方案,相比于传统的补偿方案能够有效的节约时间成本,并确定统一方案的生成。最后,对于数字补偿阶段的补偿问题,通过RBF神经网络拟合的方式实现对补偿所需的补偿电压的生成和全温区补偿电压的插值补齐,相对于传统的补偿方案,本文提出的方案能够更有效的确保补偿所生成的曲线能够满足真实运行环境下TCXO的运行需要,将晶体振荡器在不同温度下的频差进行收缩修正,从而达到最佳温度补偿的目的。为确保本文所设计的方案能够尽可能满足实际精度的提升需要,本文在通过神经网络训练后需要将对应的补偿修调数据写入晶体振荡器进行验证。最后在实验阶段,通过分别对模拟补偿和数字补偿的数据写入,通过实验验证了这种基于神经网络的补偿算法在能够比传统补偿算法获得更高精度的补偿效果,在模拟补偿阶段,宽温条件可达0.2ppm补偿精度;在数字补偿阶段,宽温条件可达0.05ppm。