Este documento presenta un método dual impulsado por datos y conocimiento para predecir las condiciones de agua subterránea durante la construcción de túneles. A diferencia de los métodos existentes, nuestro enfoque integra de manera efectiva las características de tendencia de la resistividad aparente de los resultados de detección con las características de distribución geológica y los conocimientos de expertos. Esta estrategia dual mejora significativamente la precisión del modelo de predicción. El proceso de predicción inteligente para las condiciones de agua subterránea en túneles se lleva a cabo en los siguientes pasos: Primero, se obtiene la matriz de datos de resistividad aparente a partir de los resultados de detección electromagnética transitoria y se estandariza. Segundo, para mejorar la calidad de los datos, se extraen las características de tendencia de los datos de resistividad aparente y se eliminan los valores atípicos. Tercero, se integran sistemáticamente los conocimientos de expertos para aprovechar al máximo la información previa sobre las condiciones de agua subterránea en el frente de construcción, lo que lleva al establecimiento de modelos predictivos robustos adaptados a los datos de diversas superficies de construcción. Finalmente, se extrae el segmento de predicción relevante para completar el pronóstico de las condiciones de agua subterránea.