摘要
本发明属于流量矫正技术领域，涉及一种超声波水表流量矫正方法及其系统，方法包括获取超声波水表流体的实时数据、历史数据和成分数据，并对多维数据进行融合，获得融合后的流体数据；进行模式识别，并在模式识别时引入自适应阈值算法，动态调整异常标准；基于融合后的流体数据，采用数据驱动方法，并结合流体动力学原理，构建动态矫正模型，对超声波水表流量进行精准矫正；使用强化学习算法，学习最优的阈值调整策略，实现自适应动态矫正。本发明能够减少误报和漏报，提高数据质量和可靠性，同时数据驱动的动态矫正模型能够适应流体特性的变化，提供更准确的流量测量，达到可以适应流体特征的动态变化，再对超声波水表流量进行精准矫正的效果。
