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环境温度对CO2气体体积分数测量的影响是不可忽视的。在CO2体积分数测量中加入温度补偿有助于提高测量装置的精度和有效性,但这很难用传统的数学模型进行温度补偿。反向传播(BP)神经网络特别适用于建立非线性温度补偿网络模型。在实际应用中证明:该方法得到了良好的效果,使CO2气体体积分数测量结果更加准确、稳定。