一种基于神经网络的冻土未冻水含量的预测方法

本发明涉及冻土未冻水含量测量领域，尤其涉及一种基于神经网络的冻土未冻水含量预测方法，该方法包括：采集不同频率的正弦信号经过冻土后的幅度与原正弦信号的幅度差即冻土幅值比数据；利用主成分分析法对幅值比数据进行降维处理，提取幅值比数据的主成分，取包含幅值比数据中最多信息的第一主成分，并计算每个样本在第一主成分上的投影值s1；用温度传感器采集冻土温度数据T，确定土壤类型s‑t；通过神经网络建立投影值s1、冻土温度T、土壤类型s‑t与冻土未冻水含量的预测神经网络模型，用所述预测神经网络模型预测冻土的未冻水含量。本发明不需要破坏土壤结构，可以实现原位测量，并可以实现实时的监测，同时不会对土壤造成污染。