本发明提供一种基于深度学习的低温传感器的高精度温度预测方法,该方法包括:获取低温传感器的温度与电阻对应关系的数据集;利用切比雪夫多项式和归一化法对所述数据集进行预处理,得到处理后数据集;构建深度学习模型,调节超参数后,将所述处理后数据集分段形成低温区和高温区,所述低温区与所述高温区有重叠区间,并对所述处理后数据集进行训练;根据训练结果预测温度值。本发明通过深度学习方法与切比雪夫多项式结合,能够提高低温传感器的温度预测精度。
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