由于如今对于城市地下空间充分利用的需求日益增长,盾构机得益于其独有的施工优势被广泛应用于各类地下设施的建设。但是在施工过程中,由于土压平衡未能得到良好的控制而造成的安全事故屡见不鲜。而保持密封舱内的土压平衡便是杜绝这类事故的根本所在。在目前的盾构作业过程中基本采用盾构司机经验控制模式控制土压平衡,这种模式普遍存在控制精度不高、效率偏低的问题。针对此问题,提出了一种基于数据驱动的最小二乘向量机(LSSVM)与果蝇算法(FOA)相结合的预测控制方法应用于盾构机密封舱土压平衡控制。(1)为有效地建立土压预测模型,本文提出基于粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的密封舱土压建模方法。该方法将盾构机刀盘扭矩、推进速度、盾构机推力、螺旋输送机转速等因素引入利用最小二乘向量机建立了密封舱内4个监测点的土压预测模型,并利用粒子群算法对核参数及惩罚系数进行优化;经实验表明该模型有着较高的预测精度。该模型为后续利用果蝇算法实现土压的优化控制奠定了良好的基础。(2)以密封舱内4个监测点土压预测值与设定土压值偏差之和最小为目标建立优化函数,然后利用果蝇算法对优化函数进行寻优求解,得到最优的螺旋输送机转速,以实现对土压平衡的控制。利用现场施工数据进行验证,证明了方法的有效性。同时与其他方法进行了比较,结果显示本文方法具有控制效率高、输出土压更稳定的特点,对实际盾构施工工程具有很好的指导意义。