1.一种高效综合超前地质预报方法，其特征在于，包括以下步骤：S100在隧道施工前，根据既有资料对目标区域进行地表调查，以地表调查结果选择多种单一预报方法形成组合预报方案，进行施工前地质预报；

S200依据施工前地质预报隧道施工方案进行隧道施工，在隧道施工过程中，根据隧道开挖进行地质信息反馈，并采用TSP超前探测法对开挖的前方进行长距离预报，验证是否与施工前地质预报情况一致；

S300在隧道施工过程中若发生与施工前地质预报情况不一致，则暂停施工，根据新发现的地质情况重新选择多种单一预报方法形成新的组合预报方案，参照施工前地质预报方式重新进行地质预报，然后依据新地质预报调整隧道施工方案继续进行隧道施工。

2.根据权利要求1所述的高效综合超前地质预报方法，其特征在于，所述组合预报方案至少包括地质分析法和TSP超前探测法：所述地质分析法包括根据测绘及其它方式得到的地质基础资料，对隧道项目的地层岩性、地质构造、围岩类别和岩溶发育规律及特征，以及富水规模进行宏观预测预报，探明不良地质的分布范围和/或里程；

所述TSP超前探测法包括査明隧道岩体完整性、软弱结构面、断层破碎带、裂隙发育带规模、大小、发育位置。

3.根据权利要求1所述的高效综合超前地质预报方法，其特征在于，所述施工前地质预报过程如下：

S110采用组合预报方案中包含的各单一预报方法分别对目标区域进行地质探测和预报；

S120对组合预报方案中的各单一预报方法的地质探测和预报进行汇总，进行综合分析得到综合预报结论。

4.根据权利要求1所述的高效综合超前地质预报方法，其特征在于，若目标区域的地表调查结果为富水带，所述组合预报方法还包括红外探测法和超前钻孔法；

所述红外探测法包括对隧道前方掌子面水文地质条件进行探测，采取重叠式预报，对重叠部分进行对比分析；

所述超前钻孔法包括对于岩溶中等强烈发育及复杂地段进行一孔探测或者多孔探测，复杂地段为勘察期间发现的断层破碎带、裙皱地段、沟谷地段、可溶岩与非可溶岩接触带、裂隙发育带、岩脉出露带及其他预报手段探测到的异常地段。

5.根据权利要求1所述的高效综合超前地质预报方法，其特征在于，若目标区域的地表调查结果为破碎带，所述组合预报方法还包括浅层地震反射波法和地质雷达法；

所述浅层地震反射波法包括以地震反射波的波形分析，用于推断隧道周边地层裂缝和塌陷情况，波形分析过程中通过求解以下方程得到地层中的裂缝深度位置：

2 2 2

(Vt) ＝L+4SLsinθ+4S上式中，t表示地震反射波传播时间；V表示地震反射波在地层中的传播速度；L表示发射点与地震反射波接收点的距离；S表示裂缝深度；θ表法线倾角；

所述地质雷达法包括对可溶岩段、向斜核部、侵入接触带、软硬岩接触带、断层及其影响带或超前探测发现的异常地带，进行短距离精确探测，精确查明岩溶裂隙发育的位置、规模、形态、充填状况及富水状况以及断层破碎带、裂隙发育带位置、规模、接触带岩体完整性等工程地质及水文地质条件。

6.根据权利要求1所述的高效综合超前地质预报方法，其特征在于，若目标区域的地表调查结果显示存在溶洞，所述组合预报方法还包括地质雷达法。

7.根据权利要求1所述的高效综合超前地质预报方法，其特征在于，若目标区域的地表调查结果显示存在断层，所述组合预报方法还包括地质雷达法和超前钻孔法。

8.根据权利要求1所述的高效综合超前地质预报方法，其特征在于，所述地表调查包括对隧道范围内地形、地貌、地层岩性、地质构造、水文地质条件和不良地质作用进行全面核查；根据隧道工程地质勘察图，调查隧道进出口及隧道中线两侧设定范围内的地质情况。

9.根据权利要求1所述的高效综合超前地质预报方法，其特征在于，所述综合分析包括对全隧道进行地质素描，记录现场揭露的地质信息，并综合组合预报方法中的各种探测方法获得的地质信息，预测预报隧道前方地质及水文地质条件，具体如下：第一，对组合预报方法中的各种预报方法得到的预报结果进行综合分析，推断掌子面围岩的岩性、岩体结构、地质构造及地下水含水情况，判断掌子面前方围岩地质情况；

第二，将预报信息和掌子面分布情况通过几何作图进行分析，确定隧道的拱顶和边墙中含有的不稳定地质体的规模；

第三，将隧道己开挖区段围岩的地质和水文特征与预报结果进行对比和验证。

10.根据权利要求1所述的高效综合超前地质预报方法，其特征在于，所述综合分析之前先采用以下方法对数据进行降噪处理：第一，将各单一预报数据建立矩阵，提取矩阵的特征值，进行梯度分析和边缘检测，以各单一预报的探测图像生成对应的梯度映射图，对梯度映射图进行腐蚀操作，消除因孤立噪声而产生的梯度点，进行膨胀操作将梯度点对应的边缘连接起来；

第二，进行距离相似性评估，先采用以下曼哈顿距离公式评估数据的距离：上式中，D(δi，δj)表示数据δi和δj的距离评估值；n表示每个数据包含的属性数量；δik表示包括属性数量为k的数据δi；δjk表示包括属性数量为k的数据δj；

然后采用以下公式计算数据的距离相似性：上式中，γ(δi，δj)表示数据δi和δj的距离相似性；D(δi，δj)表示数据δi和δj的距离评估值；

将相似度超过设定阈值的数据归入同族数据，去除最终未归入任何一族的数据；

第三，根据码率、梯度和动态特性，选择双边滤波器的强度，以双边滤波器进行滤波，双边滤波器的两个参数为灰度差信息和距离信息；将滤波后的数据用于综合分析。