简介： 本发明涉及一种基于地质参数量化的盾构掘进参数预测方法，该方法包括以下步骤：将地层沿着埋深方向进行单元化处理，基于各单元片段的地质参数和隧道参数，建立地质状况量化矩阵，结合对应的掘进参数生成训练数据，并基于训练数据建立卷积神经网络模型；获取待施工段的地质状况量化矩阵，输入所述卷积神经网络模型获得对应掘进参数的预测值。与现有技术相比，本发明具有充分体现土层的复杂程度、预测精度高等优点。