1.一种应用智能算法的数据偏差鉴定系统，其特征在于，所述系统包括：

包体解析机构，用于对当前时刻之前接收到的最新的、设定数量的多个网络数据包体分别进行包体解析处理，以获得所述多个网络数据包体中每一网络数据包体对应的负载数据，所述设定数量的取值与每一网络数据包体对应的负载数据占据的位数正向关联；

误差提取机构，用于获取所述多个网络数据包体中每一网络数据包体对应的负载数据的误码率，以获得所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率；

数据鉴定机构，用于获取执行所述多个网络数据包体的网络传输的无线通信链路的平均发射功率以及位于所述无线通信链路两端的网络发送机构和网络接收机构之间的物理距离，并获取位于所述无线通信链路两端的网络发送机构和网络接收机构分别对应的最高通信带宽以分别作为第一通信带宽和第二通信带宽输出；

模型应用设备，分别与所述误差提取机构以及所述数据鉴定机构连接，用于基于所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率、所述平均发射功率、所述物理距离、所述第一通信带宽以及所述第二通信带宽采用智能预测模型预测当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率；

纠错处理设备，与所述模型应用设备连接，用于基于接收到的当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率确定为当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体选择的纠错算法的复杂度。

2.如权利要求1所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统，其特征在于：

获取执行所述多个网络数据包体的网络传输的无线通信链路的平均发射功率以及位于所述无线通信链路两端的网络发送机构和网络接收机构之间的物理距离包括：获取无线通信链路执行多个网络数据包体的网络传输时分别对应的多个发射功率的均值作为执行所述多个网络数据包体的网络传输的无线通信链路的平均发射功率；

其中，基于接收到的当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率确定为当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体选择的纠错算法的复杂度包括：接收到的当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率越高，确定的为当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体选择的纠错算法的复杂度越高。

3.如权利要求2所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统，其特征在于，所述系统还包括：

信息存储设备，与所述纠错处理设备连接，用于接收并存储当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体选择的纠错算法的复杂度。

4.如权利要求2所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统，其特征在于，所述系统还包括：

模型重构设备，与所述模型应用设备连接，用于将经过固定数量的训练操作的前馈神经网络作为智能预测模型发送给所述模型应用设备使用；

其中，将经过固定数量的训练操作的前馈神经网络作为智能预测模型发送给所述模型应用设备使用包括：所述固定数量的取值与每一网络数据包体对应的负载数据占据的位数成正比。

5.如权利要求4所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统，其特征在于：

将经过固定数量的训练操作的前馈神经网络作为智能预测模型发送给所述模型应用设备使用还包括：在每一次训练中，将已知误码率的网络数据包体作为参考数据包体，将所述参考数据包体对应的误码率作为所述前馈神经网络的输出信息。

6.如权利要求5所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统，其特征在于：

将经过固定数量的训练操作的前馈神经网络作为智能预测模型发送给所述模型应用设备使用还包括：在每一次训练中，将所述参考数据包体之前设定数量的多个网络数据包体分别对应的多个误码率、平均发射功率、物理距离、第一通信带宽以及所述第二通信带宽作为所述前馈神经网络的各个输入信息。

7.如权利要求2‑6任一所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统，其特征在于：

基于所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率、所述平均发射功率、所述物理距离、所述第一通信带宽以及所述第二通信带宽采用智能预测模型预测当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率包括：将所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率、所述平均发射功率、所述物理距离、所述第一通信带宽以及所述第二通信带宽作为多个输入信息输入到所述智能预测模型。

8.如权利要求7所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统，其特征在于：

将所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率、所述平均发射功率、所述物理距离、所述第一通信带宽以及所述第二通信带宽作为多个输入信息输入到所述智能预测模型包括：将所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率、所述平均发射功率、所述物理距离、所述第一通信带宽以及所述第二通信带宽分别进行归一化处理后作为多个输入信息输入到所述智能预测模型。

9.如权利要求8所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统，其特征在于：

基于所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率、所述平均发射功率、所述物理距离、所述第一通信带宽以及所述第二通信带宽采用智能预测模型预测当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率还包括：执行所述智能预测模型以获得所述智能预测模型输出的当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率。

10.如权利要求9所述的应用智能算法的数据偏差鉴定系统，其特征在于：

基于所述多个网络数据包体分别对应的多个误码率、所述平均发射功率、所述物理距离、所述第一通信带宽以及所述第二通信带宽采用智能预测模型预测当前时刻之后最新接收到的下一网络数据包体对应的误码率还包括：采用MATLAB工具箱对所述智能预测模型进行表示。