1.一种和声搜索优化的稀土矿区农田水体硝酸盐氮软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，在需要软测量的稀土矿区农田内连续NUM天采集水体样本，并对水体样本进行检测，测量出与农田水质相关的指标：氨氮、总氮、硫化物、溶解氧、pH值、水温、水深度、农田面积、硝酸盐氮，将测量出来的数据作为样本数据集；然后对采集到的样本数据集进行归一化处理；

步骤2，用户初始化参数，所述初始化参数包括软测量跨度天数XD，三层感知器神经网络中隐含层神经元的个数PN，和声库大小HMS，和声库的选取概率HMCR，扰动概率PAR，最大评价次数MAX_FEs；

步骤3，令当前演化代数t＝0，并令当前评价次数FEs＝0；

步骤4，令三层感知器神经网络的输入变量为归一化的一天的稀土矿区农田水体水质指标：氨氮、总氮、硫化物、溶解氧、pH值、水温、水深度、农田面积、硝酸盐氮，输出为归一化的XD天后的稀土矿区农田水体的硝酸盐氮值，然后确定三层感知器神经网络的隐含层和输出层的传递函数，并计算三层感知器神经网络的优化设计参数个数D＝PN×11+1；

步骤5，随机初始化和声库 其中个体下标i＝1,2,...,HMS，并且 为和声库BPt中的第i个个体；个体 存储了三层感知器神经网络的D个优化设计参数值，并且 为个体 中的第j个优化参数值，其中维度下标j＝1,2,...,D；

步骤6，计算和声库BPt中每个个体的适应值；

步骤7，令当前评价次数FEs＝FEs+HMS；

步骤8，保存和声库BPt中的最优个体Bestt；

步骤9，执行基于精英区域反向策略的搜索操作产生新个体BVt，具体步骤如下：步骤9.1，令计数器nj＝1；

步骤9.2，如果计数器nj小于或等于D，则转到步骤9.3，否则转到步骤10；

步骤9.3，在[1,HMS]之间随机产生三个互不相等的正整数RN1，RN2和RN3；

步骤9.4，在[0,1]之间产生一个随机数CRP；

步骤9.5，如果CRP小于HMCR，则转到步骤9.6，否则转到步骤9.15；

步骤9.6，令

步骤9.7，在[0,1]之间产生两个随机实数pR1和pR2；

步骤9.8，如果pR1小于PAR，则转到步骤9.9，否则转到步骤9.16；

步骤9.9，如果pR2小于0.5，则转到步骤9.10，否则转到步骤9.11；

步骤9.10，令 然后转到步骤9.16；

步骤9.11，计算精英个体数量 其中 为向下取整运算符号；

步骤9.12，在和声库中选择出前pBN个优秀个体组成精英库其中 为精英库pBestt中的第ki个精英个体，且精英个体下标ki＝1,2,...,pBN；

步骤9.13，计算精英库pBestt中第nj维上的最小值ELBnj与最大值EUBnj，计算公式如下：其中ki＝1,2,....,pBN；min为取最小值函数；max为取最大值函数；

步骤9.14，在[0,1]之间产生两个服从均匀分布的随机实数EO和EW，并令然后转到步骤9.16；

步骤9.15，令 其中RR

和SF为[0,1]之间的随机实数；

步骤9.16，令计数器nj＝nj+1，然后转到步骤9.2；

步骤10，计算个体BVt的适应值；

步骤11，在和声库中找出适应值最差的个体记为Worstt，如果个体BVt优于个体Worstt，则用个体BVt替换个体Worstt，否则保持个体Worstt不变；

步骤12，令当前评价次数FEs＝FEs+1，并令当前演化代数t＝t+1；

t

步骤13，保存和声库BPt中的最优个体Best；

步骤14，重复步骤9至步骤13，直至当前评价次数FEs达到MAX_FEs后结束，将执行过程中得到的最优个体Bestt解码为三层感知器神经网络的连接权值和偏置值，利用得到的三层感知器神经网络作为软测量模型，即可实现稀土矿区农田水体硝酸盐氮的软测量。