基于SDBN-ELM的土壤污染风险评价研究  

作　　者：张文帅 王占刚[1] ZHANG Wenshuai;WANG Zhan'gang

机构地区：[1]北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京100020

出　　处：《信息技术与信息化》2022年第9期120-123,共4页Information Technology and Informatization

基　　金：国家重点研发计划课题资助(编号:2018YFC1800203);北京市科技创新服务能力建设-基本科研业务费(PXM2019 014224_000026)。

摘　　要：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。

关 键 词：风险评价 稀疏深度置信网络 极限学习机 内梅罗综合污染指数 土壤污染 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] X825[自动化与计算机技术—控制科学与工程]