针对渗透系数传统反演方法精度低、计算耗时长等问题，采用蒙特卡洛抽样方法构建渗透系数组合与测点渗压水头组成的学习样本，在双向长短期记忆网络(BiLSTM)中引入Transformer模块，建立了BiLSTM-Transformer模型拟合监测点渗压水头与渗透系数之间的非线性映射关系；在此基础上利用通过精英反向初始化策略以及黄金正弦引导策略改进的黑翅鸢优化算法(IBKA)寻优该模型超参数，提出了基于IBKA-BiLSTM-Transformer大坝渗透系数智能反演分析模型，最后利用工程实测资料进行了验证。结果表明，反演所得渗透系数取值合理，经有限元正演所得监测点渗压水头计算值与实测值基本吻合，满足工程精度要求，具有实际应用价值。