Page 66 - 2022年第53卷第3期

为了进一步验证所提方法的有效性，将基于单一代理模型（SVR、Kriging 和 MARS）和组合代理模
型（Ensemble）的渗透系数反演值分别输入到渗流数值模型中进行模拟计算，并对长观孔测点的水头
模拟值和实测值进行比较分析。
图 6 展示了各监测点上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情况。可
以看出，各代理模型反演水头的变化趋势与实测值基本一致。对于测点 M 、M 、M 、M 和 M ，基于
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组合代理模型反演结果的绝对偏差均小于基于单一代理模型反演结果的绝对偏差。而对于 M 、M 和
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M ，基于组合代理模型反演结果的绝对偏差均接近于基于最佳单一代理模型反演结果的绝对偏差。
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进一步地，可计算出 8 个测点基于组合代理模型以及基于单一代理模型（SVR、Kriging 和 MARS）的反
演水头与实测水头的平均绝对误差，分别为 5.08 m、5.89 m、6.30 m 和 5.79 m。相比于单一代理模型
SVR、Kriging 和 MARS，基于本文所提组合代理模型的反演结果更准确，精度分别提高了 13.78%、
19.34%和 12.27%。

6 结论

渗流参数反演是大坝渗流性态分析的重要环节。针对现有的贝叶斯反演方法大多采用单一机器
学习算法来替代计算耗时的渗流正演模型，精度较低的问题，本文提出一种贝叶斯框架下大坝渗流
参数反演组合代理模型，为大坝渗流参数反演研究提供一种新思路。主要取得以下成果：
（1）以 SVR、Kriging 和 MARS 三种机器学习算法构建组合代理模型，综合各模型的预测优势，提
高了模型的整体预测精度，解决了单一代理模型精度较低的问题。
（2）提出基于 DREAM 算法的模型权重系数计算方法，利用 DREAM 算法并行采样的优势计算
ZS ZS
模型权重系数的随机分布函数，在考虑不确定性的条件下得到了更加可靠的权重系数。
（3）案例分析表明，本文所提的组合代理模型相比于 SVR、Kriging 和 MARS 具有更优越的预测性
能，且在显著提高贝叶斯反演计算效率的同时，基于组合代理模型的贝叶斯反演方法相比于基于
SVR、 Kriging 和 MARS 的 贝 叶 斯 反 演 方 法 能 够 获 得 更 准 确 的 反 演 结 果 ， 其 平 均 精 度 分 别 提 高 了
13.78%、19.34%和 12.27%。

参 考 文 献：

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