本申请公开了一种基于深度置信网络的隧道机械化施工风险预测方法，包括建立隧道机械化施工风险评价体系、构建隧道机械化施工风险预测数据库、训练集和测试集的划分，然后对训练集进行学习训练和验证，测试集测试隧道机械化施工风险预测模型的性能，同时使用改进的粒子群寻优算法调整DBN模型的超参数，加快了模型训练并且提高了准确性。本发明集数据收集、数据预处理、模型建立、风险预测于一体，能够根据施工前的勘测情况，对隧道机械化施工风险进行预测，设计人员可以通过采取相关措施来降低风险。