1.一种同时测量冻土孔隙含冰量和未冻水含量的方法，其特征在于，包括：获取冻土在脉冲热源下的温度响应曲线和特定冻土参数；所述特定冻土参数包括冻土颗粒密度、冻土颗粒导热系数、冻土颗粒比热容及冻土颗粒比重；利用预先训练好的反演分析模型对获取的温度响应曲线和特定冻土参数进行处理，得到冻土含冰量和未冻水含量；其中，利用训练集训练所述反演分析模型，所述训练集包括多组数据，每组数据均包括一条温度响应曲线及温度响应曲线对应的标签，其中以冻土含冰量、冻土未冻水含量、冻土颗粒密度、冻土颗粒导热系数、冻土颗粒比热容及冻土颗粒比重为标签；采用机器学习算法，以温度响应曲线和不同冻土参数为输入，以冻土含冰量和冻土未冻水含量为输出，对训练集进行训练并提取特征，比较不同冻土参数作为输入时的预测效果，得到最优的反演分析模型；其中，设定一组参数包括冻土含冰量、冻土未冻水含量、冻土颗粒密度、冻土颗粒导热系数、冻土颗粒比热容及冻土颗粒比重，根据设定的参数计算得到一组冻土导热系数和冻土比热容；基于冻土的瞬态热传导数值模拟模型，设定热脉冲下导热系数和冻土比热容，获得相应的温度响应曲线；对设定的冻土含冰量、冻土未冻水含量、冻土颗粒密度、冻土颗粒导热系数、冻土颗粒比热容及冻土颗粒比重进行蒙特卡洛取样，计算得到多组冻土导热系数和冻土比热容，得到的多组冻土导热系数和冻土比热容输入瞬态热传导数值模拟模型中，得到对应的多组温度响应曲线。
2.根据权利要求1所述的同时测量冻土孔隙含冰量和未冻水含量的方法，其特征在于，采用下列四个方程计算冻土的热传导参数和密度：ρ f ＝ρ s +0.92θ i +θ w其中，ρ s 为土颗粒的密度；θ为体积分数；φ为质量分数，Gs为土颗粒比重。
3.根据权利要求2所述的同时测量冻土孔隙含冰量和未冻水含量的方法，其特征在于，冻土的瞬态热传导数值模拟模型中，采用下式作为热传导模拟的控制方程： 其中，T是温度，t是时间，u是速度，Q是热源；ρ f 是冻土密度，C f 是冻土比热容，λ f 是冻土导热系数。
4.根据权利要求1所述的同时测量冻土孔隙含冰量和未冻水含量的方法，其特征在于，采用BP模型对(θ i ,θ u )进行反演分析，建立如下映射关系：其中，TRC＝[T f0 ,T f1 ,T f2 …T f60 ],s＝[ρ s ,λ s ,C s ].T fi 为冻土在第i秒的温度响应数据；θ i 表示冻土含冰量，θ u 表示冻土未冻水含量；ρ s 表示冻土颗粒密度；λ s 表示冻土颗粒导热系数；C s 表示冻土颗粒比热容。
5.一种同时测量冻土孔隙含冰量和未冻水含量的系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取冻土在脉冲热源下的温度响应曲线和特定冻土参数；所述特定冻土参数包括冻土颗粒密度、冻土颗粒导热系数、冻土颗粒比热容及冻土颗粒比重；处理模块，用于利用预先训练好的反演分析模型对获取的温度响应曲线和特定冻土参数进行处理，得到冻土含冰量和未冻水含量；其中，利用训练集训练所述反演分析模型，所述训练集包括多组数据，每组数据均包括一条温度响应曲线及温度响应曲线对应的标签，其中以冻土含冰量、冻土未冻水含量、冻土颗粒密度、冻土颗粒导热系数、冻土颗粒比热容及冻土颗粒比重为标签；采用机器学习算法，以温度响应曲线和不同冻土参数为输入，以冻土含冰量和冻土未冻水含量为输出，对训练集进行训练并提取特征，比较不同冻土参数作为输入时的预测效果，得到最优的反演分析模型；其中，设定一组参数包括冻土含冰量、冻土未冻水含量、冻土颗粒密度、冻土颗粒导热系数、冻土颗粒比热容及冻土颗粒比重，根据设定的参数计算得到一组冻土导热系数和冻土比热容；基于冻土的瞬态热传导数值模拟模型，设定热脉冲下导热系数和冻土比热容，获得相应的温度响应曲线；对设定的冻土含冰量、冻土未冻水含量、冻土颗粒密度、冻土颗粒导热系数、冻土颗粒比热容及冻土颗粒比重进行蒙特卡洛取样，计算得到多组冻土导热系数和冻土比热容，得到的多组冻土导热系数和冻土比热容输入瞬态热传导数值模拟模型中，得到对应的多组温度响应曲线。
6.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如权利要求1-4任一项所述的同时测量冻土孔隙含冰量和未冻水含量的方法。
7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器相互通信，所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令执行如权利要求1-4任一项所述的同时测量冻土孔隙含冰量和未冻水含量的方法。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-4任一项所述的同时测量冻土孔隙含冰量和未冻水含量的方法的指令。
