近年来,我国城市地铁、市政管廊及水下隧道的蓬勃发展,极大地促进盾构技术的进步,尤其是软弱、富水地层隧道施工,风险高、环保要求高,对盾构掘进技术提出了更高的要求。盾构掘进过程中,盾构姿态控制影响因素众多,受地层条件、盾构机型、掘进参数、测量技术、盾构操控等的影响大,控制难度大。一旦盾构姿态失准,盾构掘进姿态和位置会发生较大改变,对盾构隧道管片质量和隧道线形造成不利影响。而目前盾构姿态控制大多依赖盾构机驾驶员经验、事后姿态调整策略,存在着姿态纠偏滞后、纠偏准确低和纠偏稳定性差的问题。本文以盾构掘进参数和姿态参数的大数据分析为基础,通过深度学习开展盾构姿态的预测研究。主要包括以下内容:（1）对济南地铁R2线任家庄站至腊山站区间的工程地质和水文地质条件进行分析。依托现场工程采集盾构掘进参数和盾构姿态参数,并对数据进行了预处理,初步分析了盾构数据的特性。（2）分析盾构与地层相互作用的荷载特征,对大量掘进参数和盾构姿态参数进行分析,确立主控参数,建立了盾构姿态动态力学模型。分析了盾构姿态失准原因并提出解决方案,基于盾构运动力学机制,分析各掘进参数对盾构姿态的相关性,确立盾构姿态控制影响参数体系与盾构姿态参数体系。（3）基于数理统计方法,对盾构掘进参数进行统计特征分析,以此为基础,对模型预测参数体系与盾构姿态参数之间的相关性进行了分析。通过XGBoost回归分析和Feature＿Importance接口,将掘进参数体系Xi对盾构姿态参数的进行了特征重要性分析,研究了非时序预测情况下,参数体系之间的相互关系,掘进参数体系X2和X3对盾构姿态参数的影响率最高,分别达到了37.4%和51.3%。（4）对掘进参数进行特征工程分析,利用KMO检验和Bartlett’s球状检验对掘进参数进行因子分析并利用PCA主成分分析法对掘进参数进行数据降维,利用WT小波变换对数据进行平滑处理,减少了LSTM模型对资源的消耗并提高了预测的准确性。基于深度学习理论构建了LSTM时序预测模型,对盾构掘进姿态参数各个特征进行了预测,并用ARIMA模型进行了对比验证,结果表明,LSTM模型表现出良好的预测效果,具有较好的可行性和有效性。