为获得超低温冻土抗压强度预测模型,探究超低温状态下冻土的物理性质及力学性质的变化,对含水率19%, 22%, 25%和28%的低液限黏土土样进行-180°C～-10°C的单轴压缩强度试验,并测量-80°C～-10°C土样的未冻水含量,建立基于WOA-BP神经网络和BP神经网络的预测模型,探究含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度关系.预测结果表明:含水率、温度、未冻水含量与超低温冻土抗压强度存在复杂的非线性关系,特别是在-180°C～-80°C区间内,现有的线性拟合公式已无法准确预测该区间内冻土抗压强度;基于WOA-BP神经网络预测模型的整体预测效果较好,其绝对误差平均值为1.167 MPa,相对误差平均值为7.62%, BP神经网络预测模型的绝对误差平均值为8.462 MPa,相对误差平均值为47.99%.基于鲸鱼优化算法的BP神经网络预测模型预测误差明显小于BP神经网络预测模型及线性拟合值,更接近实测值.该预测模型具有较高精确度,能有效解决超低温冻土抗压强度与其影响因素间复杂的非线性关系,可为人工冻结技术在地层应急工程中的应用提供参考.