Abstract
<jats:p>В данной работе рассматривается задача оптимизации параметров математической модели измерительного устройства для контроля плотности и вязкости жидких сред. Предложен комбинированный подход, основанный на использовании классических методов калибровки, градиентной оптимизации весов LSTM-нейросети и адаптивной коррекции параметров в реальном времени. Особое внимание уделено формированию функционала ошибки, а также учёту ограничений и условий устойчивости оптимизационного процесса. Проведённые экспериментальные исследования показали, что применение предложенной методики позволяет существенно повысить точность измерений и снизить систематические и динамические погрешности. В результате оптимизации достигнута точность измерения плотности до ±0,5 кг/м³ и вязкости до ±1,5%, что соответствует современным метрологическим требованиям и подтверждает эффективность разработанного подхода.</jats:p>