简介： 本发明公开了一种基于深度强化网络的大坝材料性能参数反演方法，包括以下步骤：步骤一，建立大坝的离散有限元模型，输入与大坝变形相关的参数；步骤二，根据不同的所述参数构造计算样本；步骤三，选取合适的深度学习网络，并利用所述计算样本对深度学习网络进行训练；步骤四，将步骤三中训练完毕的深度学习网络嵌入强化学习框架，形成代理模型；步骤五，导入大坝实测数据，构造目标样本；步骤六，率定初始材料参数，使用所述代理模型测试目标样本；步骤七，根据测试结果选择合适的动作调整材料参数；步骤八，根据调整后的材料参数，随机提取目标样本进行测试；步骤九，重复步骤七、步骤八，直至测试结果达到反演的预期目标。