本发明公开了基于机器学习的气体超声波流量计检验方法及系统，涉及气体超声波流量计的技术领域，通过初步检验模块，系统能够预先选择基准气体，监测其已知数据，并根据测量结果判断气体超声波流量计是否正常，这有助于提高测量的准确性和可靠性；测试模块能够观测一号振幅差Fc1并判断传感器是否存在故障，在发现一号振幅差Fc1不为零时，系统能够快速锁定超声波传感器的故障，有助于及时确定故障存在的位置；数据采集模块通过摄像头和自检程序实时监测管道内外的环境和杂质数据，建立完整的检验数据集，为后续分析提供充足的信息；检验分析模块利用机器学习技术提取特征，并通过多个参数关联性的建模，获取检验评估指数Jpzs。