基于Elman神经网络模型的土壤重金属含量预测方法

摘要

本发明涉及基于Elman神经网络模型的土壤重金属含量预测方法,与现有技术相比解决了未考虑重金属在土壤中的迁移习性致使难以准确预测土壤重金属含量的缺陷。本发明包括以下步骤：样本数据的获取和预处理；构造基于堆栈自编码网络的Elman神经网络预测分析模型；对基于堆栈自编码网络的Elman神经网络预测分析模型进行无监督训练；基于堆栈自编码网络的Elman神经网络预测分析模型进行有监督训练；土壤重金属含量的预测分析。本发明利用充分考虑土壤重金属含量迁移特性而改进的Elman神经网络模型进行分析预测，保证了土壤中重金属元素预测的精度。