获取准确的土壤结构模型是变电站接地设计的重要前提,而对于冻土与考虑电阻率离群散布特征的土壤这两种非常规土壤结构,传统土壤模型反演方法存在诸多不足。多年冻土地区土壤电阻率高,分层数量多,通过传统方法反演水平多分层土壤模型时需要进行大量数值计算与迭代计算,反演效率低;对于存在电阻率离群散布特征的复合分层土壤地区,目前还没有方法能够根据四极法勘探数据反演得到这种土壤模型。因此,论文针对此问题开展了采用深度置信网络来构建考虑电阻率离群散布特性的复合分层土壤模型的方法,研究内容与结论如下:（1）提出了基于深度置信网络的土壤模型反演方法。结合土壤模型反演问题与深度置信网络原理,设计了适用于反演土壤模型的深度置信网络的训练方法,获得了利用深度置信网络反演土壤模型的一般流程。对于非常规土壤模型,本文方法具有高精度与高效率的特点,并且使考虑电阻率离群散布特征的的复合分层土壤模型反演成为可能。（2）利用深度置信网络实现了多年冻土地区水平多分层土壤模型的反演。首先构造了水平多分层土壤结构模型与其视在电阻率的大数据样本,然后通过调整对应深度置信网络的超参数,获取了最优性能的网络;利用训练完成的网络与青藏线变电站区域的测量数据对其水平多分层土壤模型进行直接快速反演,同时将反演结果与其它方法的计算结果进行对比。结果显示,本文方法避免了后续调参过程,收敛速度快,并且方法精度接近接地软件CDEGS最陡下降法的精度,即本文提出的方法在保证精度要求的前提下具有计算效率极高的特点。（3）提出了土壤电阻率具有离群散布特性的统计学判据,并利用深度置信网络实现了离群散布条件下复合分层土壤模型的反演。通过典型算例分析不同条件的离群散布区域对模型视在电阻率的影响规律,构造了考虑离群散布区域的土壤模型与其视在电阻率的样本,通过调整对应网络的超参数,得到了最优深度置信网络;利用训练完成的网络与成都某220k V变电站站址实测数据反演了其复合分层土壤模型,并将其与水平分层土壤模型进行对比。结果表明,本文考虑土壤电阻率离群散布特性的复合三层土壤模型具有计算精度好、计算效率高的特点,并且论文的方法突破了根据四极法测量数据只能得到水平分层土壤模型的局限性,为后续接地网设计中考虑离群散布区域的影响提供了可能。