温度变化对光纤陀螺零偏的影响是制约其性能的关键因素之一，采用BP神经网络进行预测能在一定程度上提高温度补偿精度，但BP神经网络存在局部极小的问题。采用蚁群优化(ACO)BP神经网络算法补偿光纤陀螺漂移，优化了BP神经网络的初始参数。实验结果表明，采用ACO-BP神经网络进行补偿，可使得在-40℃～60℃温度范围内光纤陀螺零偏稳定性比补偿前有80%左右的精度提升，与以往的BP神经网络效果相比，补偿效果更好。
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