论文《用于科氏质量流量计的BP神经网络动态补偿》提出了一种基于BP神经网络的动态补偿方法，以提高科氏质量流量计的测量精度。通过训练神经网络模型，有效补偿了温度、压力等环境因素对测量结果的影响。该方法在实际应用中表现出良好的动态响应和稳定性，为科氏质量流量计的高精度测量提供了新的技术途径。
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