本發(fā)明公開了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盾構(gòu)機(jī)參數(shù)優(yōu)化方法。本發(fā)明利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立了一種用于預(yù)測(cè)復(fù)雜地質(zhì)條件的盾構(gòu)機(jī)掘進(jìn)參數(shù)的正向模型，如果在輸出層得不到期望的輸出值，則取輸出與期望的誤差的平方和作為目標(biāo)函數(shù)，轉(zhuǎn)入反向傳播，逐層求出目標(biāo)函數(shù)對(duì)各神經(jīng)元權(quán)值的偏導(dǎo)數(shù)，構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)對(duì)權(quán)值向量的梯量，作為修改權(quán)值的依據(jù)，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)在權(quán)值修改過程中完成。在利用真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，該模型預(yù)測(cè)值與原始數(shù)據(jù)變化規(guī)律一致，平均誤差在12％以內(nèi)，且模型結(jié)構(gòu)輕量級(jí)、泛化能力符合現(xiàn)場(chǎng)施工要求，為盾構(gòu)機(jī)掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)提供了一套有效的方案，具有一定的實(shí)用價(jià)值。