1.基于多源信息融合的隧道超前地质灾害智能判识方法，其特征在于：S1：超前地质预报手段组合包括多种预测方法；设置有隧道灾害数据集合，收集超前地质预报手段组合中每种预测方法对目标隧道发生灾害处对应的预测数据，将收集到的预测数据放入到隧道灾害数据集合，建立各类地质灾害与目标隧道各类参数的映射关系；S2：处理系统利用隧道灾害数据集合中的每类预测数据分别训练生成对应的卷积神经网络模型，得到卷积神经网络模型组；S3：设置有超前地质预测结果集，处理系统通过超前地质预报手段组合内的每种预测方法分别获取对应的目标断面数据，处理系统将预测的目标断面数据的输入到对应的卷积神经网络模型，将预测结果放入到超前地质预测结果集；S4：处理系统将超前地质预报结果集中的预报数据均与现场情况进行比较：如果超前地质预报数据集内的预测数据一致，则进入S5；如果超前地质预报数据集内的预测数据不一致，则进入S6；S5：处理系统将预测数据与现场情况进行对比，如果超前地质预报数据集内预测数据均与现场情况一致，则进入S5-1，如果超前地质预报数据一致，但与现场情况不一致，则进入S5-2；S5-1：则预测数据为输出数据；S5-2：返回S2，调整卷积神经网络模型参数，重新优化卷积神经网络模型；S6：如果超前地质预报数据集内的预测数据不一致，则通过AHP-模糊综合评价法评估所有超前地质预报，得到最优预测数据；S7：处理系统将最优预测数据与现场实际情况对比，如果，最优预测数据与现场实际情况一致，则进入S8；否则，处理系统对AHP-模糊综合评价法内参数迭代优化；S8：处理系统输出最优预测数据。
2.根据权利要求1所述基于多源信息融合的隧道超前地质灾害智能判识方法，其特征在于：所述S6中的AHP-模糊综合评价法包括如下步骤：S6-1：建立层次结构，将智能地质预报综合评价影响因素体系分为目标层、准则层和指标层；目标层A为智能地质预报综合评价影响因素体系；准则层B共五个指标，分别为方法本身适用性B1、围岩地质情况B2、预报原始数据质量B3、物探实施单位B4、隧道施工影响B5；指标层C共有25个指标，分别为：方法本身适用性对应岩溶敏感性、突涌水敏感性、断层敏感性3个二级指标；围岩地质情况对应岩性、岩层完整度、岩石强度3个二级指标；预报原始数据质量对应探测频率、监测面粗糙程度、环境电导率、隧道结构物影响、预报距离、灾害规模大小及形态、相同灾害重复出现、炮孔布设质量、激发能量大小、机械噪声干扰、回线尺寸及位置、测量电压、接地条件14个二级指标；物探实施单位对应物探设备仪器精度、施工人员技术素质、监管和重视程度3个二级指标；隧道施工影响对应施工经费、隧道现场影响程度2个二级指标；S6-2：构造判断矩阵，通过问卷调查的方式，专家通过两两比较，判断出每层指标相对于上一层指标的重要性，通过设定的标度规则将指标量化为数值填写，得到专家对各评估指标的判断矩阵，如下所示：S6-3：判断矩阵权重计算分别计算专家判断矩阵的特征向量，计算其权重，具体如下；S6-31：判断矩阵归一化S6-32：将归一化的矩阵按行相加S6-33：计算权重向量对向量做归一化处理得到权重向量的近似解；向量w＝(w 1 ，w 2 ，...，w n )即为所求向量；S6-4：一致性判断和误差分析一致性检验用来确定权重近似解的误差是否在允许范围内；S6-41：计算矩阵的最大特征根设判断矩阵的最大特征根为λ max ，则：其中(Cw) i 表示判断矩阵C的第i个元素和其权重的乘积，n指的是矩阵阶数；S6-42：一致性指标平均随机一致性指标通过查标准表获取；当CR≤0.1时，认为判断矩阵具有满意的一致性；当CR>0.1时，必须重新构造判断矩阵；S6-5：层次组合权重通过S6-4的计算可以得到每个指标相对于上一层次的权重，通过层次组合可以得出每个指标相对于目标层的权重；设一级指标层为A，其下一层次B有B 1 、B 2 、……、B m ，B的指标权重向量有w 1 ＝(b 1 ，b 2 ，...，b m )，B层的下一层是C层，有C 1 、C 2 、……、C n 个具体指标，C的权重向量有w 2 ＝(c 1 ，c 2 ，...，c n )，则C层第i个元素相对于目标层的权重为：其中，a k 为二级指标B j 所属一级指标A k 的权重，b m 为三级指标C i 所属二级指标B m 的权重；S6-6：构建模糊评价矩阵针对地质雷达法、激发极化法、瞬变电磁法、TSP和HSP 5种物探手段，将各指标与其联系程度设置为五个等级，分别为：很高、较高、一般、较低、很低；分别对应5个分值：5、4、3、2、1；4.5，3.5，2.5，1.5表示中间状态；为使评价结果更加客观准确，基于现有文献资料的专家评价，对5种物探手段的各个评价指标进行客观打分；其次，根据各个指标打分结果，构建模糊评价矩阵R；S6-7：计算综合评价向量根据所得各指标权重W乘上模糊评价矩阵R得到各物探手段隶属度向量D，根据隶属度最大原则选择最优物探手段测得结果作为最优物探结果。
3.根据权利要求1所述基于多源信息融合的隧道超前地质灾害智能判识方法，其特征在于：所述超前地质预报手段包括地质雷达法、瞬变电磁法、激发极化法、TSP、HSP预报方法。
4.根据权利要求1所述基于多源信息融合的隧道超前地质灾害智能判识方法，其特征在于：所述目标隧道施工参数包括收集物探、前期地勘、辅助坑道、随钻参数、物性参数。
