本发明公开了一种基于随钻探测技术的隧道支护模式选型实时预测方法，它是对隧道工作面前方围岩进行钻进的同时同步采集钻机的钻进参数和支护模式数据作为样本数据，建立多元线性回归模型、神经网络模型和优化的神经网络预测模型，将钻进参数作为预测模型的输入，支护模式作为输出，对比选择最优的模型作为最终的预测模型并自动更新至现场施工移动终端和地上电脑终端，利用最终确定的最优预测模型对采集得到的钻进参数自动分析并对支护模式选型进行实时预测；本发明方法根据钻机的钻进参数来预测隧道支护模式选型，大大降低了人工选型时的主观因素的影响，保证了支护模型选型的准确、有效性。