La correlación espacial de las fluctuaciones de presión en la pared es un parámetro crucial que afecta la vibración estructural causada por una capa límite turbulenta (TBL). Aunque la técnica de arreglo de fase se utiliza comúnmente en aplicaciones industriales para obtener esta correlación, ha demostrado ser efectiva solo para frecuencias moderadas. En este estudio, se desarrolló un método de red neuronal artificial (ANN) para calcular la velocidad convectiva, indicando la correlación espacial de las fluctuaciones de presión en la pared y ampliando el rango de frecuencia de la técnica convencional de arreglo de fase. El sistema ANN desarrollado, basado en una función de base radial (RBF), ha sido entrenado utilizando datos simulados discretos que siguen la esencia física de las fluctuaciones de presión en la pared. Además, se ha empleado un método de normalización y un método de promedio multiparamétrico (MPA) para mejorar el entrenamiento del sistema ANN. Los resultados de la investigación demuestran que el método MPA puede ampliar el rango de frecuencia de la ANN, permitiendo que la frecuencia máxima de análisis de la velocidad convectiva para las fluctuaciones de presión en la pared de los aviones alcance más de 10 kHz. Además, los resultados revelan que la técnica ANN no siempre es efectiva y solo puede calcular con precisión el número de onda cuando la longitud de onda estándar es menor que cuatro veces el ancho del arreglo de sensores en la dirección del flujo.