温度补偿模型训练方法、应用方法、电子设备和存储介质

本申请提供一种温度补偿模型训练方法、应用方法、电子设备和存储介质。本申请中，在对组合导航系统中的IMU的输出参数进行零偏补偿的场景下，先建立初始ANFIS零偏温度补偿模型，基于多个第一温度数据、对应的第一温度梯度和零偏误差对初始ANFIS零偏温度补偿模型进行训练，直至满足模型收敛条件，得到目标ANFIS零偏温度补偿模型，基于目标ANFIS零偏温度补偿模型进行零偏补偿；其中，对IMU的输出参数进行零偏补偿所依据的ANFIS零偏温度补偿模型融合了多层神经网络和模糊推理系统，能够对第一温度数据、第一温度梯度和对应的零偏误差之间的关系进行深度学习，从而提升补偿效果。