一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，涉及隧道工程领域，包括以下步骤，步骤一：数据收集和预处理，历史施工数据获取，数据预处理；步骤三：模型训练和评估，数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和评估；模型训练：使用训练集对选定的机器学习模型进行训练，学习地质特征与盾构模式选择之间的关系；模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估模型的预测准确率、召回率指标；步骤四：模型应用和调优；步骤五：持续优化。本发明结合了机器学习技术，能够根据具体的地质信息和其他影响因素，自动推荐最佳的盾构模式。通过准确地选择盾构模式，可以提高施工效率，减少不必要的停机时间和模式切换时间，从而降低了整体施工周期。