倾角传感器在使用过程中通常会受多个不定参数的影响，有时候甚至受多个非目标因素的影响，这样会照成倾角传感器性能的不稳定，测量的指标不准确，测量的精度低等问题。电解质型倾角传感器由于其工作原理和内部结构容易受温度的影响，输出电压受到温度的交叉轴灵敏度影响很明显。

针对电解质型倾角传感器对倾角和温度的交叉灵敏度问题，采用BP神经网络法对其输出电压进行数据融合，以消除温度对电解质型倾角传感器的影响。通过实验标定了传感器在各种温度环境下的电压输出，构建了神经网络对其进行数据融合。结果表明：该方法能很好地抑制倾角传感器的交叉灵敏度，提高了其测量准确度。适合高精度要求下平台倾角测量。

BP神经网络用来校准倾角传感器的三个基本映射图

即 误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入 误差的反向传播阶段。 误差通过输出层，按的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度。

在倾角传感器中利用BP神经网络对电解质型倾角传感器进行交叉轴的灵敏度进行补偿，有效果抑制了传感器的交叉灵敏度，稳定了传感器的静态性能，从而提高倾角传感器的准确度。

直川科技MEMS倾角传感器有进行温度补偿以及线性补偿，精度可达0.001度。