本申请涉及终端射频校准技术领域，具体涉及基于神经网络的多模态智能终端射频校准方法，该方法包括：采集智能终端接收到的射频信号，获取射频信号各时刻的信号强度，获取智能终端的本地振幅和本地频率，将射频信号解调后得到各时刻的温度、湿度；基于各时刻的温度、湿度与最佳工作温度、最佳工作湿度的差异，得到各时刻的偏离温度、偏离湿度；确定各时刻的标准载波成分函数；得到各时刻的噪音成分向量；确定各时刻的噪音干扰强度；获取各时刻的温度干扰强度、湿度干扰强度；利用神经网络模型，确定各时刻的本地校准振荡信号。本申请提高了智能终端射频校准的准确度。