本發(fā)明涉及隧道工程領(lǐng)域，特別是一種基于RS?XGBoost的隧道超前鉆探定量解譯方法及設(shè)備。本發(fā)明通過對待挖掘隧道進(jìn)行隨機(jī)采樣，獲取待挖掘隧道的鉆探數(shù)據(jù)并進(jìn)行初步處理后，將其輸入到預(yù)先搭建的RS?XGBoost模型進(jìn)行定量解譯，輸出定量解譯結(jié)果。通過結(jié)合XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)模型強(qiáng)大的非線性數(shù)據(jù)分析性能以及RS隨機(jī)搜索高效的超參數(shù)尋優(yōu)能力，在保證了隧道不良地質(zhì)體識別與分類的準(zhǔn)確度的前提下大大降低了模型建立的難度，也避開了人工調(diào)參的不良影響；同時(shí)提出以不良地質(zhì)體類型作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型解譯結(jié)果，以對隧道較為常見、危害性較強(qiáng)的幾類不良地質(zhì)體作為定量智能解譯結(jié)果，并根據(jù)解譯結(jié)果及時(shí)調(diào)整開挖方式及支護(hù)措施，進(jìn)而指導(dǎo)隧道現(xiàn)場施工。