基于神经元网络的数据预测处理方法在雷达液位计开发中的应用

目前雷达液位计在测量到原始数据后,会对原始数据进行简单的均值滤波、平方差剔除等简单必要的数据处理,方法依据原理都是围绕已知数据偏差进行统计分析,但该处理方法存在诸多弊端,未能适应更复杂恶劣的测量环境需求。本文基于神经元网络预测模型方法,提出了一种更具有活力、前瞻性、稳定性、实时性的雷达液位计数据处理流程方法,并在实际工程中取得长时间应用验证,为雷达液位计在更广阔、更恶劣的应用环境使用打下了坚实的基础。