本发明提供一种掘进速度的预测模型建立方法、预测方法及装置，包括：获取不同围岩的属性参数，对多个围岩的属性参数进行聚类处理得到多个聚类结果；基于所述多个聚类结果建立经验公式，基于围岩的属性参数对所述经验公式进行训练，得到回归公式；对所述回归公式进行处理，得到标准的线性回归模型。能够在保障隧道正常施工的前提下，通过人工智能技术进行TBM掘进速度的预测，得到更加贴合实际施工地质条件的掘进速度，进而有效指导TBM的正常掘进，缩短施工工期。