张小明
前端开发工程师
本文提出一种基于深度学习的多输出回归模型，用于从传感器电压和电阻测量数据中反推未知的温度和压力。系统采用时间序列分析和深度神经网络相结合的方法，处理5Hz动态压力下的传感器数据，实现温度与压力的精确估计。本文将详细介绍数据预处理、模型架构设计、训练策略和评估方法，并提供完整的Python实现代码。
根据问题描述，传感器系统中存在以下物理关系：
这些关系构成了一个多变量耦合系统，传统的解析方法难以精确建模，而深度学习方法能够从数据中学习复杂的非线性映射关系。
我们将问题形式化为一个多输出回归任务：
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