本发明公开了一种基于循环神经网络对动态磁滞进行补偿的方法及系统，其中方法包括：将给定磁场信号施加给传感器，采集传感器的输出信号；建立循环神经网络，确定网络结构；循环神经网络的输入量为传感器的输出信号；循环神经网络的输出量为补偿后的传感器的输出信号；对循环神经网络的网络参数进行初始化，通过训练数据对循环神经网络进行训练，将循环神经网络输出量的预测值与目标值作差，获取作差结果；利用梯度下降法对网络参数进行调整，按预设的最大迭代次数通过训练数据对循环神经网络进行训练；当作差结果达到阈值标准或对循环神经网络进行训练达到最大迭代次数时，确定当前网络参数的循环神经网络为训练好的循环神经网络。