【基于MEA-BP神经网络的土壤养分评价模型】是一种运用了混合智能算法的土壤养分评估技术。传统的土壤养分评价方法，如主成分分析、灰色关联分析、聚类分析等，虽然有一定的效果，但因为人为设定权重，存在主观性和不准确性。而BP神经网络因其强大的非线性映射能力，常用于处理复杂问题，但在处理土壤养分与分级的非线性关系时，由于初始权值和阈值的随机性，可能导致预测不准确。
该模型引入了思维进化算法（MEA），这是一种具有趋同和异化功能的优化算法，能够有效解决BP神经网络的局部极小问题，提高网络学习速度。通过MEA优化BP神经网络的初始权值和阈值，构建了MEA-BP神经网络模型，从而更精确地反映出土壤养分的分级特性。
在实际应用中，该模型使用敦化市黑土的土壤养分数据作为测试集，选取了有机质、全氮、速效氮、速效磷和速效钾作为评价指标。通过对比MEA-BP网络预测模型、遗传算法(GA)优化的BP网络预测模型和普通的BP网络预测模型，结果显示MEA-BP模型的均方误差最小，决定系数R²最接近1，误差波动最小，这意味着其在土壤养分评价上表现更优秀，能更准确地预测土壤养分等级。
该研究对于农业生产和可持续发展具有重要意义，可以指导农作物的种植，合理使用农药和化肥，推动精准农业的发展，提高农业质量和效益。此外，这种基于智能算法的模型还有潜力应用于其他领域的数据建模和问题解决，体现了深度学习和机器学习在复杂问题解决上的强大能力。
