在全面分析煤矿长斜井TBM(盾构)施工动态风险特点的基础上，利用多变量混沌时间序列预测方法对其进行预测。利用主成分分析法，确定影响煤矿长斜井TBM施工风险的主要成分。对煤矿长斜井TBM施工风险多变量时间序列进行相空间的重构，确定时间延迟τi和嵌入维数mi ，采用小数据量法计算煤矿长斜井TBM施工多变量风险时间序列的最大Lyapunov指数，证明了其具有混沌特性，提出了一阶局域法与双隐层神经网络的组合预测模型，该模型能够对多变量风险时间序列随时间的变化进行预测。仿真实验表明，该预测模型误差小于单变量时间序列的预测误差，具有较强的预测能力和较好的预测效果，可为煤矿长斜井TBM施工风险分析与评估提供一种新的途径。
煤矿长斜井 TBM施工 风险预测 多变量时间序列