本发明提供一种基于LSTM的土压平衡盾构的土压智能动态调控方法，包括：确定隧道每一环管片埋深；通过隧道沿线地质勘察资料确定地层分布及原始地质参数，计算每一环管片对应的加权地质参数；确定盾构操作参数和土压，并进行数据预处理；将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LSTM神经网络预测模型，将训练集输入模型进行训练，当测试集准确率达到要求时结束训练并保存LSTM神经网络预测模型；基于LSTM神经网络预测模型和遗传算法对隧道施工时的土压进行动态控制。本发明建立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，实现盾构施工土压的准确预测与有效控制。(56)对比文件杨欢欢 等.地铁盾构施工地表变形的神经网络预测及应用《.中国科技论文》.2019,全文.李超;李涛;李正;詹金武.基于BP神经网络的复合地层盾构掘进参数预测与分析.土木工程学报.2017,(S1),全文.