本發(fā)明提供了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TBM滾刀磨損實時預(yù)測方法及系統(tǒng)，獲取每一滾刀的現(xiàn)場數(shù)據(jù)；依據(jù)獲取的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，以及預(yù)設(shè)的TBM滾刀磨損時序預(yù)測模型，得到每一滾刀磨損量的時序預(yù)測值；在每一滾刀壽命周期內(nèi)，對各個時段的歷史滾刀磨損量和預(yù)測滾刀磨損量累加，獲得總磨損量；依據(jù)總磨損量確定預(yù)測的滾刀磨損狀態(tài)和滾刀更換時間；本發(fā)明基于LSTM，綜合考慮現(xiàn)場掘進(jìn)數(shù)據(jù)領(lǐng)域信息和歷史信息，有效提取數(shù)據(jù)的序列變化信息，建立預(yù)測TBM滾刀磨損量的時序預(yù)測模型，利用現(xiàn)場掘進(jìn)數(shù)據(jù)實現(xiàn)對滾刀磨損智能化預(yù)測和信息化管理，對滾刀的磨損狀態(tài)以及滾刀更換的時間進(jìn)行預(yù)測，避免了盾構(gòu)機在一段復(fù)雜巖石地層下停機，規(guī)避了不良地質(zhì)問題的發(fā)生。