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(56)对比文件CN 106096162 A,2016.11.09徐天生等.土压平衡盾构掘进软弱土层施工参数研究《.施工技术》.2020,(第04期),全文.郎瑞卿等.深厚软土地区盾构管片上浮特性数值分析《.铁道建筑技术》.2020,(第07期),全文.