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为消除随钻测斜仪中的传感器由于受温度、湿度等非目标参量影响，提高随钻测斜仪的测量精度和工作稳定性，采用Elman神经网络，用LM算法对其进行训练，并将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明，精度可达10^-7，比原来提高了4个数量级，提高了随钻测斜仪的测量精度和稳定性。该方法补偿速度快，补偿效果好，可以应用于其它各类传感器的补偿中。