隧道围岩变形病害大多发生在施工过程中,有效的变形预测能保证施工安全和工程质量。作为时下的研究热门之一,各类预测模型应运而生,但也存在各自的局限性。本文引入高斯过程回归（GPR）理论,讨论了算法模型与隧道变形的可行性,对隧道变形预测进行了研究。隧道工程作为地下工程,变形影响因素众多,单独研究某一类特征信息与围岩稳定性关系,难以保证其他因素具有同一水平效应。本文将昆明（岷山）至楚雄（广通）高速公路改扩建工程勤丰特长隧道其中一研究段作为工程背景,综合考虑围岩地质自然属性及工程相关因素等多源异构信息与隧道变形的关系。结合相关文献与实际经验对其进行数据挖掘,将多源异构信息进行评估筛选、参数量化、数据标准化等处理,结合隧道监控量测变形数据,一同组成样本空间数据。输入Matlab矩阵计算分析软件中进行训练,通过“内核学习”获取最优超参数,构建GPR隧道变形预测模型,通过数据的滚动式交互学习,不断引入最新数据从而学习到最接近掌子面的隧道变形发展规律,达到减小误差、优化模型及贴合实际的目的,对当前掌子面变形大小做出预测。通过比对模型输出预测值与实际围岩变形收敛值,分析误差大小及成因,评估高斯过程回归模型在该隧道工程的适用性,结果表明预测模型精度符合工程要求。进而将模型应用于隧道动态施工变更许可机制,在变形病害扩大前调整支护参数,实现隧道工程的动态施工,为变更决策提供了可靠的理论数据依据。