在贝叶斯逻辑回归模型中，随机效应截距不收敛可能是由于模型中存在过拟合或者参数设定不当导致的。下面是一个可能的解决方法。

首先，需要确保模型的参数设定合理。贝叶斯逻辑回归模型中，可以通过调整迭代次数、学习率以及优化算法等参数来提高模型的收敛性。下面是一个使用PyMC3库解决随机效应截距不收敛问题的示例代码：

import pymc3 as pm
import numpy as np

# 数据准备
X = np.random.randn(100, 2)
y = np.random.binomial(1, 0.5, 100)

# 贝叶斯逻辑回归模型
with pm.Model() as model:
    # 设定先验分布
    intercept = pm.Normal('intercept', mu=0, sd=1)
    beta = pm.Normal('beta', mu=0, sd=1, shape=2)
    
    # 随机效应截距
    random_intercept = pm.Normal('random_intercept', mu=0, sd=1, shape=2)
    
    # 线性组合
    linear_combination = intercept + pm.math.dot(X, beta) + random_intercept
    
    # 转换为概率
    p = pm.math.sigmoid(linear_combination)
    
    # 观测值
    y_obs = pm.Bernoulli('y_obs', p=p, observed=y)
    
    # 采样
    trace = pm.sample(2000, tune=1000)

在这个例子中，我们使用了PyMC3库来构建贝叶斯逻辑回归模型。在random_intercept变量中，我们设定了两个随机效应截距，并通过参数shape=2指定了截距的数量。通过调整参数tune和draws的值，可以控制模型的迭代次数和采样数量。

当模型的随机效应截距不收敛时，可以尝试调整模型的参数设定，例如增加迭代次数或者选择其他优化算法，以提高模型的收敛性。同时，还可以考虑增加更多的训练数据，减小模型的复杂度，或者进行特征工程等方法来改进模型的性能。