Page 65 - 2022年第53卷第3期

图 5 各模型的四种预测性能指标计算结果
除 M 和 M ，其余 6 个测点的组合代理模型的 R 值均比最佳的 SVR 高，而组合代理模型的 MAE 值
1 8
和 MAPE 值均比最佳的 SVR 低，且组合代理模型的 RMSE 值均比各单一代理模型的 RMSE 值低。在 M
8
处，组合代理模型的 RMSE 值几乎与 SVR 的 RMSE 值相同。在 M 处，组合代理模型的各项性能指标
1
仅次于 SVR，而优于 Kriging 和 MARS。综上所述，相比于单个代理模型，组合代理模型具有更优越
的预测性能。
5.2 大坝渗流参数反演结果讨论 在普通计算机上执行一次渗流模拟模型至少需要耗费 4 小时，而

执行一次组合代理模型计算只需要几秒钟，这极大地提高了贝叶斯反演的计算效率。如果忽略掉运
行组合代理模型和贝叶斯反演的时间，时间主要耗费在生成组合代理模型的 100 个样本上。本文设置
DREAM 算法的迭代次数为 10 000 次，需要调用 10 000 次组合代理模型，则基于组合代理模型的贝
ZS
叶斯反演方法相比于传统的贝叶斯方法将提高 10 000/100=100 倍的计算效率。对于更加复杂耗时的
渗流模拟，本文所提的组合代理模型提高计算效率的效果更明显。

水位/m

图 6 基于组合代理模型和单一代理模型的反演水头与实测水头的对比
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