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风速风向是气象观测的关键性参数,阴影效应对超声测风仪测量风速风向有显著影响。为了消除不同风速风向和温度条件下阴影效应导致的测量误差,结合超声波时差法测风原理提出了一种基于计算流体力学（CFD）仿真和反向传播（BP）神经网络数据处理的阴影效应补偿方法。首先通过CFD仿真软件Fluent对超声测风仪的风场进行模拟分析,获取了受阴影效应影响的风速、风向以及温度样本数据,然后利用这些样本从减小相对误差方面对BP神经网络算法在超声测风仪中应用的性能进行了研究与分析,最后利用超声测风仪风洞实验的测量数据对本文的阴影效