在现代化物流和工业生产中，无人值守地磅系统的动态称重精度直接影响运营效率与经济收益。传统称重方式受车辆振动、速度变化等动态因素干扰，误差率常达2%-5%。本文提出基于深度学习的动态误差补偿机制，通过多维度数据融合与实时分析，将称重误差控制在0.5%以内。

核心技术架构包含三个模块：首先，部署高频率传感器阵列采集车辆通过时的多维数据（重量、加速度、轮胎接地形态）；其次，构建时空特征提取网络，采用改进的LSTM模型处理动态序列数据；最后，建立误差补偿模型，通过对抗生成网络模拟不同工况下的误差分布规律。实验数据显示，在车速0-15km/h范围内，系统补偿后的称重结果标准差降低67%。

该方案创新性地引入注意力机制处理传感器异构数据。当车辆不完全上磅时，通过轮胎压力分布识别有效称重区域；针对常见的"点头振动"现象，采用频域分析结合CNN网络滤除机械振动噪声。某钢铁企业实测案例表明，年减少称重纠纷损失超120万元，同时实现全流程自动化记录。

未来研究方向包括：开发轻量化模型适配边缘计算设备，研究极端天气下的鲁棒性增强算法，以及建立动态称重行业标准数据库。这项技术为智能物流、矿山计量等领域提供了高性价比的精度提升方案。