针对我国地铁建设坍塌事故多发的现实情况,提出基于数值模拟–人工神经网络–蒙特卡罗原理耦合的坍塌事故风险预测方法,在管线渗漏破坏条件下对坍塌事故风险进行预测;在事故统计调研的基础上,得到管线渗漏破坏是坍塌事故发生的主要原因;通过有限差分流固耦合数值模拟,计算得到管线分别位于隧道正上方、隧道正上方偏右5 m和偏右10 m三种管线位置地表最大沉降值,当管线未渗漏破坏时,最大沉降均位于隧道正上方地表,最大沉降值分别为0.012 85,0.016 05和0.018 53 m,当管线渗漏破坏时,最大沉降分别位于隧道正上方地表和隧道上方偏右约2 m处地表,最大沉降值分别为0.028 75,0.027 17和0.021 8 m;将数值模拟结果作为神经网络的训练样本和检验样本,采用RBF神经网络建立基本参数与地表沉降值的非线性映射关系用以代替蒙特卡罗原理功能函数,采用地表沉降值作为反映坍塌风险倾向的数值参考,根据蒙特卡罗原理,计算得到管线渗漏破坏时3种位置的隧道开挖坍塌风险,分别为36.75%,25.08%和接近0;论文研究内容及成果可以为类似地铁隧道建设风险控制提供借鉴。