基于SDBN-ELM的土壤污染风险评价研究

为有效进行土壤污染风险评价,解决当前土壤风险评价方法精度不够高的问题,提出了一种稀疏深度置信网络。在深度置信网络的训练过程中引入稀疏约束的思想,利用稀疏受限玻尔兹曼机组成稀疏深度置信网络,之后将稀疏深度置信网络与极限学习机两者进行结合,最终构建出稀疏深度置信网络-极限学习机模型,预测内梅罗污染综合指数,对土壤污染风险进行评价。以华北某地区的土壤数据为实验对象,通过实验证明,所提出的模型相较于对比模型具有很高的精度,可以有效评价土壤污染风险。