简介： 本发明提供一种基于GRU深度学习的土压平衡盾构土压智能调控方法，包括：确定每一环盾构管片埋深D；确定地层分布及原始地质参数，计算每一环盾构管片对应的加权地质参数；确定盾构操作参数和土压；将在同一环盾构管片对应的管片埋深D、加权地质参数、盾构操作参数和土压组成数据集，数据集划分为训练集和测试集，并对数据集进行归一化处理；建立GRU神经网络预测模型，基于GRU神经网络预测模型，采用遗传算法对隧道施工时的土压进行动态控制。本发明充分考虑地层参数及实时盾构操作参数，建立起土压与隧道几何参数、地层参数、盾构操作参数之间的高度非线性关系，实现盾构施工中土压的实时预测与控制。