La incertidumbre de los parámetros de la roca circundante varía debido a cambios en las condiciones de contorno del modelo de túnel, y no existe un método adecuado para garantizar que los parámetros actualizados del modelo de elementos finitos (FEM) sean aplicables en todo el entorno de construcción. Para abordar este problema, se introdujo un método de modelo base probabilístico para invertir los parámetros de la roca y obtener valores adecuados para el entorno de construcción completo. Primero, se aplicó la teoría estadística probabilística para analizar estadísticamente los datos de medición de túneles en diferentes entornos de construcción, lo que proporciona información sobre la variación en los parámetros de la roca. Luego, se construyó una función de optimización objetiva basada en un algoritmo genético (GA) para optimizar la precisión minimizando el error entre los datos de medición y los datos de simulación. A continuación, se construyó un modelo de Kriging que utilizó el módulo de Young y la cohesión como parámetros actualizados. Este enfoque contribuye a superar la ineficiencia de los cálculos de optimización multiobjetivo. Al utilizar el modelo de Kriging, se obtuvieron valores óptimos para los parámetros de la roca. Finalmente, se validó la efectividad y aplicabilidad del método propuesto comparando los datos medidos con los datos del modelo actualizado en diferentes entornos de construcción.