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针对应变片工作时易受环境温度影响产生温漂,导致测量的准确度下降,提出了一种基于递归神经网络的应变片温度误差的补偿方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,根据实际工作参数训练网络,从而实现应变片温度误差的智能补偿。结果表明:当环境温度从20℃～60℃变化时,应变片的温度漂移可从补偿前的0.23%下降到补偿后的0.02%,能有效地解决温度漂移现象。