考虑约束的贝叶斯概率反演方法

土体参数对岩土工程计算模型的预测效果至关重要。在土体参数识别问题中,基于MCMC抽样的贝叶斯方法是一种反演土体参数概率分布的常见方法。然而该方法通常仅考虑土体参数的先验分布、预测与观测间的差异,不考虑其他已知信息如土体参数间的经验性相互关系等,当采用数值模拟作为计算模型时,该方法计算负担大,限制了其运用。为此,提出了一种考虑附加约束信息的近似贝叶斯方法 REn KF-MDA,并将其与无约束MCMC、考虑约束的MCMC、正则化集合卡尔曼滤波REnKF进行对比,采用简单多项式算例和地基沉降案例说明该方法的有效性。结果表明:融合附加约束信息有助于提高反演参数的合理性和可信度,约束强弱由约束协方差决定。以考虑约束的MCMC为参考,REnKF可准确估计均值但显著低估了参数后验分布的不确定性,REn KF-MDA可同时合理地估计均值和不确定性。