本发明公开了一种基于深度集成和主动学习的结构可靠性分析方法，包括：构建蒙特卡洛样本池；生成初始训练集样本点；计算训练集样本点真实极限状态函数值，得到训练集；基于极限状态函数值建立加权均方误差损失函数；构建深度集成神经网络代理模型；采用直接蒙特卡洛方法进行结构失效概率估计；判断结构失效概率是否满足收敛准则；计算蒙特卡洛样本池中所有样本点的学习函数值。本发明能在准确评估结构失效概率前提下，有效减少结构响应求解次数，在结构可靠性分析评估技术领域具有很高的实用价值。