排灌机械工程学报

作者：翟于广, 任杰, 南胜豪, 郭恒乐, 陈凯旋, 睢佳衡

单位：西安理工大学省部共建西北旱区生态水利工程国家重点实验室, 陕西 西安 710048

关键词：贝叶斯理论,参数反演,MT-DREAM(ZS)算法,组合代理模型,多目标优化

现有的贝叶斯参数反演方法普遍存在计算耗时过长,计算精度较低,计算准确性较差等问题,对此基于多次尝试差分进化自适应Metropolis(MT-DREAM(ZS))算法,构建了一种对单一模型权重系数的确定更加合理的组合代理模型,并通过基于Pareto最优的动态权重系数多目标优化组合对模型进行修正.在贝叶斯方法中通过集成多元自适应回归样条(MARS)、人工神经网络(ANN)、随机森林(RF)这3种机器学习方法构建组合模型,并在充分考虑反演过程中不确定性的基础上,对渗流参数的后验分布情况进行推导.结合实际工程的监测数据,通过计算预测性能指标决定系数(R2)和均方根误差(RMSE),对比分析该组合代理模型与其他模型的差距.结果表明,该组合代理模型的拟合精度高,预测效果好,相较于其他模型的提升幅度平均为15%~20%.通过将反演所得渗流参数运用到仿真模拟试验中,为大坝渗流检测领域的研究提供了一种新的发展思路.

来源：2024年第12期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

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